1，使用aws dlami 啟動一個實例 2，source activate tensorflow_p36 3，下載TensorRT 的 tar 安裝文件，參考 https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/tensorrt-archived ...

一、引子//Windows tf（keras）訓練好了模型，想要用Nvidia-TensorRT來重構訓練好的模型為TRT推理引擎加快推理的速度。 二、准備文件 1、訓練好模型以后（keras）可以通過以下方式保存keras模型為h5文件 ...

一、保存模型 二、載入保存的模型並進行推理 三、預測結果 ...

最近由於要將訓練好的模型移植到硬件上，因此需要將TensorFlow轉為caffe模型。 caffe模型需要兩個文件，一個是定義網絡結構的prototxt，一個是存儲了參數的caffemodel文件。只要生成這兩個文件，caffe模型就算轉好了。 在模型轉換的過程中，我主要參考了https ...

　　ncnn本來是有tensorflow2ncnn的工具，但是在5月份時候被刪除，原因是很多算子不支持，使用過程中很多bug，作者nihui直接將該功能刪除。但是，tensorflow是目前最popular的深度學習框架，因此tensorflow轉ncnn的需求還是必不可少的需求。下面提供一種 ...

github博客傳送門 csdn博客傳送門 整個部署的項目結構: 首先保存(keras或tensorflow)網絡模型為.h5格式 有了模型.h5格式之后,導出模型為可以部署的結構: 執行完上述代碼之后,沒出錯的情況下就會生成以下可以部署的文件 接着我們啟動 ...

模型的保存與加載一般有三種模式：save/load weights（最干凈、最輕量級的方式，只保存網絡參數，不保存網絡狀態），save/load entire model（最簡單粗暴的方式，把網絡所有的狀態都保存起來），saved_model（更通用的方式，以固定模型格式保存，該格式是各種語言通用 ...

本文基本參考自這篇文章：8-Bit Quantization and TensorFlow Lite: Speeding up mobile inference with low precision 首先來一段keras dalao Francois Chollet的雞湯 ...