[模型部署]:深度学习模型部署(已更Pytorch篇)

器是以高层语言作为输入,避免直接去写汇编,机器码;而深度学习编译器作用相仿,其输入是高度抽象的计算图,输出包括CPU或者GPU等硬件平台是哪个的底层代码和执行引擎,即深度学习编译器将不同框架描述的深度学习模型为某个硬件平台生成优化的代码。AOT(ahead-of-time compliation) 深度学习编译器普遍采用的设计架构: 这类编译器的通用设计体系结构主要包含两部分:编译器前端和编译器后端。 中...

机器学习模型评价指标之混淆矩阵

在机器学习领域,特别是在统计分类的问题中,混淆矩阵,也被称为 错误矩阵,是一种独特的表排列,可以可视化一个算法的性能,通常是监督学习(在非监督学习中,它通常被称为 匹配矩阵)。矩阵的每一行代表一个实际类中的实例,而每一列代表一个预测类中的实例,反之亦然-这两种变体都可以在文献[11]中找到。这个名字源于这样一个事实,即它很容易看出系统是否混淆了两个类(即通常将一个类错误标记为另一个类)。 它是一种特殊类...

深度学习模型部署全流程-模型部署

文章目录 前言模型部署全流程1.推理框架2.onnx模型3.模型转换4.代码实现5.完整代码 小结 前言 在上一篇文章中详细讲述了模型训练的流程,这篇文章主要介绍模型部署的流程。模型部署通常指通过C/C++语言能够把python框架训练好的模型跑起来,毕竟C/C++运行效率更高,并且只用提供依赖库和头文件即可移植。 模型部署全流程 1.推理框架 首先要找到一套成熟的推理框架,利用该框架即可完成模型量化,...

树莓派4B部署Yolov5深度学习模型

关于如何在树莓派4B上部署深度学习模型 前言 对于在树莓派4b上部署深度学习模型,有几个坑点要写在前面: 连接树莓派的摄像头一定不要在连接电源的过程中进行插拔,会导致摄像头烧掉。不要指望树莓派的性能,无论你使用什么方法,或是直接运行(.pt的模型)或是onnx模型进行推理优化,都无法达到很好的效果,我使用的是树莓派4B 4G的板子,这里如果没有推理优化一张图片的识别速度是3.x秒,利用onnx推理优化后...

机器学习模型监控清单

所以,明智地选择你的指标! 我们的目标是跟踪模型在多大程度上满足了其目的,以及在出现问题时如何调试它。 开源工具:Evidently 5. 分段性能表现 对于许多模型,上述监控设置就足够了。 但是,如果您处理更关键的用户场景,还有更多的项目要检查。 例如,模型在哪里犯了更多的错误,它在哪里工作得最好? 您可能已经知道要跟踪的一些特定分段(segments),例如:您的高级客户与整体基数的模型准确性。 它...

深度学习模型部署全流程-模型训练

twork on the test images: %d %%' % (100 * correct / total)) 9.训练结果 只训练了10论,可以看到该模型的精度为67% 小结 主要介绍了深度学习模型训练的全流程,其中最重要的是pytorch框架的熟练程度,这一部分多用几次,多看看官方文档就熟悉了;更为重要的是理论部分,需要看大量的论文,并且结合多次实验(前提是你有N卡有电费并且还有数据)才能有非...
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