在只有千字節內存的微控制器和其他設備上運行機器學習模型。它不需要操作系統支持,任何標准C或C ++庫或動態內存 ...
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2020-02-06 11:29 0 2173 推薦指數:
在只有千字節內存的微控制器和其他設備上運行機器學習模型。它不需要操作系統支持,任何標准C或C ++庫或動態內存 ...
由於模型訓練完之后需要上線部署,這個過程中需要將模型集成到當前的軟件架構中,因此要根據軟件架構考慮模型的實際部署方法。目前來看主流的部署方法有以下幾種方案: 1.python服務接口 在python服務器上部署模型文件,給出一個http服務,后台通過這個服務就可以調用模型進行 ...
公司這邊使用自己開發的CNN庫,下面列出各大公司使用的CNN庫。 之前調研過NCNN和FeatureCNN 1. ncnn 是一個為手機端極致優化的高性能神經網絡前向計算框架 2. ncnn 從設計之初深刻考慮手機端的部署和使用 3. 無第三方依賴,跨平台、手機端Cpu ...
主要介紹下完成了模型訓練、評估之后的部署環節。 前言:之前輿情情感分析那一篇文章已經講了如何使用ernie以及paddlehub來進行模型的訓練和優化以及評估環節,所以接下來會講下如何進行部署,進行實際的運用環節。在這里,用的是上次講的輿情情感分析的模型。 將Fine-tune好 ...
用戶實踐系列,將收錄 MegEngine 用戶在框架實踐過程中的心得體會文章,希望能夠幫助有同樣使用場景的小伙伴,更好地了解和使用 MegEngine ~ 作者:王雷 | 曠視科技 研發工程師 背景 隨着人工智能技術的發展及應用領域的不斷擴大,算力較弱的移動設備成為模型推理的重要 ...
作為著名Python web框架之一的Flask,具有簡單輕量、靈活、擴展豐富且上手難度低的特點,因此成為了機器學習和深度學習模型上線跑定時任務,提供API的首選框架。 眾所周知,Flask默認不支持非阻塞IO的,當請求A還未完成時候,請求B需要等待請求A完成后才能被處理,所以效率非常低 ...
一般地,當我們在python框架(eg:pytorch,tensorflow等)中訓練好模型,需要部署到C/C++環境,有以下方案: CPU方案:Libtorch、OpenCV-DNN、OpenVINO、ONNX(有個runtime可以調) GPU方案:TensorRT ...
某些應用場景要求低延時,高安全性及考慮長期成本效益,此時將模型托管在雲端就不再是最好的解決方案。 邊緣計算相比雲計算的優勢 帶寬和時延 顯然調用雲端服務會有一個信息往返的時間花費。 比如自動駕駛,大的延時可能會引發事故,因為一個突然出現的目標可能僅僅在幾幀的時間內。 因此英偉達提供 ...