深度學習模型在移動端部署方法
1. Keras 轉 tflite def keras2tflite(keras_model, tflitefile) converter = tf.lite.TFLiteConverter ...
原文：深度學習模型部署的幾種方法
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： .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輸入輸出了。 優點：算法與后端的工作界限明顯，不需要特別多的溝通 在使用模型前還需要進行數據預處理，不需要額外再進行代碼遷移 ...
2021-07-06 21:10 0 703 推薦指數：
相關推薦
深度學習模型部署
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 ...
pytorch學習： 構建網絡模型的幾種方法
利用pytorch來構建網絡模型有很多種方法，以下簡單列出其中的四種。 假設構建一個網絡模型如下： 卷積層--》Relu層--》池化層--》全連接層--》Relu層--》全連接層 首先導入幾種方法用到的包： 第一種方法 這種方法比較常用，早期的教程 ...
深度學習模型部署概述
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 ...
flask部署深度學習模型
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 ...
js深度克隆的幾種方法
方法一 老老實實敲代碼法（迭代法，適用於所有） 方法二 利用JSON.stringify 將js對象序列化（JSON字符串），再使用JSON.parse來反序列化(還原)js對象 const newObj = JSON.parse(JSON.stringify ...
深度學習中幾種常用的模型
最近再從事深度學習方面的工作，感覺還有很多東西不是很了解，各種網絡模型的結構的由來還不是很清晰，在我看來所有的網絡都是一層層的卷積像搭積木一樣打起來的，由於還沒實際跑所以還沒很深刻感受到幾種網絡類型的區別，在此我想梳理一下幾種常見的網絡結構，加深一下理解。 本文轉自此 ...