原文:深度學習推理框架

深度學習框架直接得到的模型太重,在移動端及CPU上直接部署不合適,因此將訓練出的模型通過推理框架部署. 推理框架包括:模型優化器和推理引擎兩部分. 推理框架選擇: 帶GPU的桌面系統,用TensorRt. nvidia自家的,還有量化 手機上選擇,Tvm ,ncnn等arm opencl的優化成果。阿里騰訊,移動端切身所需。需要附加量化工具 tvm文檔更完整 MAC Windows Linux等 ...

2020-11-04 20:01 0 1231 推薦指數:

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移動端深度學習推理框架總結

移動端深度學習推理框架 框架 公司 支持硬件 特性 相關資源 TensorFlow Lite Google 2017 CPU GPU: android基於OpenGL, IOS ...

Wed Mar 10 02:15:00 CST 2021 0 512
深度學習推理性能優化

深度學習推理性能優化 推理性能優化: 一個越來越重要的話題 一些初期的探索和經驗 推理優化四部曲 算子優化 ...

Tue Jun 23 22:05:00 CST 2020 2 1278
深度學習推理加速TensorRT簡介

一、概括 TensorRT作為英偉達深度學習系列SDK的一部分,是一個高性能(HP)的深度學習推理優化器,可以為深度學習應用提供一個低延遲、高吞吐量的推理部署。基於TensorRT的應用推理性能上是只用CPU時的40多倍(版本TensorRT 7.0)。使用TensorRT,你可以優化現在 ...

Tue Apr 21 07:14:00 CST 2020 0 639
TX2之多線程讀取視頻及深度學習推理

背景 一般在TX2上部署深度學習模型時,都是讀取攝像頭視頻或傳入視頻文件進行推理,從視頻中抽取幀進行目標檢測等任務。對於大點的模型,推理的速度是趕不上攝像頭或視頻的幀率的,如果我們使用單線程進行處理,即讀取一幀檢測一幀,推理會堵塞視頻的正常傳輸,表現出來就是攝像頭視頻有很大的延遲,如果是對實時 ...

Tue Mar 19 02:04:00 CST 2019 0 982
深度學習 框架比較

【引言】現在市面上同時存在多種深度學習框架,不同公司或科研團體會根據具體應用不同選擇不同框架。網絡上不缺少對深度學習框架的比較分析,但隨着時間流逝,框架版本更新會影響性能,接口和文檔更新會影響開發效率,同時考慮到商業因素及媒體宣傳水分,本節會從實戰角度給出對熱門框架的比較分析,並在最后給出選擇建議 ...

Fri Mar 30 23:03:00 CST 2018 0 1391
深度學習框架介紹

常見的深度學習框架總結: 深度學習框架有:Theano、TensorFlow、Keras、Caff/Caffe2、MXNet、Ptorch等 1.Theano Theano最初誕生於蒙特利爾大學LISA實驗室,於2008年開始開發,是第一個有較大影響力的Python學習框架。Theano誕生 ...

Fri Oct 26 05:55:00 CST 2018 0 695
深度學習框架 CatBoost 介紹

作者|Félix Revert 編譯|VK 來源|Towards Data Science 介紹 我翻閱了CatBoost的文檔之后,我被這個強大的框架震驚了。CatBoost不僅在你提供給它的任何數據集上構建了一個最精確的模型,其中只需要最少的數據准備。它還提供了迄今為止最好的開源解釋工具 ...

Fri Sep 18 07:23:00 CST 2020 0 874
深度學習框架的評估與比較

文章來源:http://www.infoq.com/cn/news/2016/01/evaluation-comparison-deep-learn?utm_campaign=infoq_content& 深度學習框架的評估與比較 人工智能無疑是計算機世界的前沿領域 ...

Sat Apr 16 18:50:00 CST 2016 0 2263
 
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