深度学习部署--搭建后台服务器
https://blog.csdn.net/u012968002/article/details/80393806 https://blog.csdn.net/JiaJunLee/ ...
原文：深度学习部署技术
深度学习部署技术 Once for All: Train One Network and Specialize it for Efficient Deployment 论文地址：https: arxiv.org abs . 为了能最好地适应不同的硬件平台和效率约束 即部署方案 ，深度学习模型的有效部署需要专门的神经网络。传统方法有使用手动设计或者针对每种情况使用AutoML来搜索专门的神经网络，它 ...
2020-06-17 10:39 0 814 推荐指数：
相关推荐
AI深度学习部分框架了解
TensorFlow GitHub地址：https://github.com/tensorflow/ 一个核心开源库，可以帮助您开发和训练机器学习模型。您可以通过直接在浏览器中运行 Colab 笔记本来快速上手。 TensorFlow is an end-to-end open ...
influxdb基础学习部署以及高可用方案备份恢复学习
influxdb使用说明及安装部署 influxdb是目前比较流行的时间序列数据库 什么是时间序列数据库，最简单的定义就是数据格式里包含Timestamp字段的数据，比如某一时间环境的温度，CPU的使用率等。但是，有什么数据不包含Timestamp呢？几乎所有的数据其实都可以打上 ...
深度学习模型部署
主要介绍下完成了模型训练、评估之后的部署环节。 前言：之前舆情情感分析那一篇文章已经讲了如何使用ernie以及paddlehub来进行模型的训练和优化以及评估环节，所以接下来会讲下如何进行部署，进行实际的运用环节。在这里，用的是上次讲的舆情情感分析的模型。 将Fine-tune好 ...
深度学习模型部署概述
一般地，当我们在python框架（eg：pytorch，tensorflow等）中训练好模型，需要部署到C/C++环境，有以下方案： CPU方案：Libtorch、OpenCV-DNN、OpenVINO、ONNX(有个runtime可以调) GPU方案：TensorRT ...
深度学习Dropout技术分析
深度学习Dropout技术分析 什么是Dropout？ dropout是指在深度学习网络的训练过程中，对于神经网络单元，按照一定的概率将其暂时从网络中丢弃。注意是暂时，对于随机梯度下降来说，由于是随机丢弃，故而每一个mini-batch都在训练不同的网络。dropout是CNN中防止过拟合提高 ...
flask部署深度学习模型
作为著名Python web框架之一的Flask，具有简单轻量、灵活、扩展丰富且上手难度低的特点，因此成为了机器学习和深度学习模型上线跑定时任务，提供API的首选框架。 众所周知，Flask默认不支持非阻塞IO的，当请求A还未完成时候，请求B需要等待请求A完成后才能被处理，所以效率非常低 ...
[深度学习]pytorch部署之onnx
最近尝试使用onnx来部署torch模型，发现还是有一些坑的： 1、尽量使用经典模型结构，模型的输入不要增加内容（比如bert的输入增加一个label_ids），这会导致onnx模型的输入无法识别label_ids 解决方法：如果模型魔改又需要部署，那只能自己写导出为onnx的代码 ...