使用C++调用并部署pytorch模型
1.背景（Background） 上图显示了目前深度学习模型在生产环境中的方法，本文仅探讨如何部署pytorch模型！ 至于为什么要用C++调用pytorch模型，其目的在于：使用C++及多线程可以加快模型预测速度 关于模型训练有两种方法，一种是直接使用C++编写训练代码，可以做到搭建 ...
原文：使用C++调用pytorch模型(Linux)
前言 模型转换思路通常为: Pytorch gt ONNX gt TensorRT Pytorch gt ONNX gt TVM Pytorch gt 转换工具 gt caffe Pytorch gt torchscript C 版本Torch 我的模型是使用Pytorch . 训练的,第三种方法应该是还不支持,没有对应层名字, 放弃. 以下是用方法 生成的网络结构图, 其中部分层名字和工具对应不 ...
2019-05-07 17:51 2 7163 推荐指数：
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