深度学习模型在移动端部署方法
1. Keras 转 tflite def keras2tflite(keras_model, tflitefile) converter = tf.lite.TFLiteConverter ...
原文：深度学习模型部署的几种方法
由于模型训练完之后需要上线部署，这个过程中需要将模型集成到当前的软件架构中，因此要根据软件架构考虑模型的实际部署方法。目前来看主流的部署方法有以下几种方案： .python服务接口 在python服务器上部署模型文件，给出一个http服务，后台通过这个服务就可以调用模型进行输入输出了。 优点：算法与后端的工作界限明显，不需要特别多的沟通 在使用模型前还需要进行数据预处理，不需要额外再进行代码迁移 ...
2021-07-06 21:10 0 703 推荐指数：
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