主要介绍了深度学习模型训练的全流程,其中最重要的是pytorch框架的熟练程度,这一部分多用几次,多看看官方文档就熟悉了;更为重要的是理论部分,需要看大量的论文,并且结合多次实验(前提是你有N卡有电费并且还有数据)才能有非常大的提升!
1. 模型导出 首先,我们需要将训练好的深度学习模型导出为可供部署的格式,比如TensorFlow Serving所支持的.pb格式。 ```python import tensorflow as tf#保存模型model.save("model.h5")#转换为.pb格式converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model) tflite_model = converter.convert() open("mod...
一个深度学习模型,在没有优化的情况下,比如一个卷积层、一个偏置层和一个reload层,这三层是需要调用三次cuDNN对应的API,但实际上这三层的实现完全是可以合并到一起的,TensorRT会对一些可以合并网络进行合并。 这三者的安装教程可以在网上找到,这里就不再赘述了。 4 实现流程 第一种部署方式,较难 (1)首先要准备...
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深度学习框架PyTorch实战:从模型训练到部署优化的完整工作流程 一、PyTorch简介 是由Facebook开发的开源深度学习框架之一,它提供了灵活的数据处理能力和动态计算图的特性。PyTorch使用Python作为开发语言,并且具有丰富的工具和库,为深度学习任务提供了便利。 的优势在于其动态计算图特性,这使得模型的构建和调试更加直观灵活。
部署流程主要包括准备模型、训练并保存模型文件、解析模型文件创建推理引擎和调用模型进行推理。通常，使用像wang-xinyu大神的代码作为参考，学习经典模型部署案例。对于自定义网络层的场景，可以将模型转换为ONNX格式作为中间文件，然后使用TensorRT将ONNX转换为TRT引擎文件，最后在C++中直接读取TRT文件生成推理...
深度学习模型的训练需要大量的数据和计算资源,同时需要进行超参数的调优以获得最佳性能。为了提高训练效率,可以利用GPU加速计算,并结合分布式训练技术。 三、 模型部署与应用 模型部署流程 模型部署是将训练好的模型应用到实际场景中的关键环节,包括模型转换、性能优化、集成到生产环境等步骤。在模型部署过程中,需要考虑模...
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算法工程师工作流程及常用的深度学习模型移植部署平台#程序编程 #人工智能 #算法工程师的日常 - AI-人工智能技术于20220311发布在抖音,已经收获了895个喜欢,来抖音,记录美好生活!
🚀提高效率降低门槛:实现基于统一命令和图形界面的模型全流程开发,打造大小模型结合、大模型半监督学习和多模型融合的8 条特色模型产线,大幅度降低迭代模型的成本。 🌐多种场景灵活部署:支持高性能推理、服务化部署和端侧部署等多种部署方式,确保不同应用场景下模型的高效运行和快速响应。