训练好的深度学习模型是怎么部署的？

直播小助手2号 2021-12-16 12:58:36

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weixin_38498942 2021-12-16

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一般从离线训练到在线部署，我们需要依赖离线训练框架（静态图：tensorflow、caffe，动态图：pytorch、mxnet等），静态图工业部署成熟坑少，动态图灵活便捷、预研方便，各有各的好处；还需要依赖在线inference的框架（如阿里的MNN、腾讯的NCNN等等，一般不建议你自己去抠neon等simd底层的东西），能大大缩减你的部署周期，毕竟公司里面工期为王！

深度学习模型部署技术方案训练好的深度学习模型如何进行部署的相关技术方案1 什么是模型部署？2 数据科学项目整个开发流程3 使用flask 将 Keras深度学习模型部署为Web应用程序训练好的深度学习模型如何进行部署的相关技术方案 1 什么是模型部署？在典型的机器学习和深度学习项目中，我们通常从定义问题陈述开始，然后是数据收集和准备、数据理解和模型构建，对吧？但是，最后，我们希望我们的模型能够提供给最终用户，以便他们能够利用它。模型部署是任何机器学习项目的最后阶段之一，可能有点棘手。如何将机器学习模型

然而，模型训练与实际部署是两个不同的环节，许多开发者在使用Python进行模型训练后，出于性能、集成便利性或特定平台要求等因素，会选择使用C++进行模型部署。总结，部署深度学习模型至C++环境涉及模型导出、依赖库安装、编写C++代码、性能优化、编译打包及集成等步骤。遵循上述指南，你可以成功地将训练好的深度学习模型运用到各类C++项目中，实现高性能、低延迟的实时推理。将模型输出转化为实际应用所需的结果形式，如分类标签、回归值、检测框等，并应用于后续业务逻辑。使用选定的库提供的API加载模型文件。

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随着深度学习技术的快速发展，越来越多的深度学习模型在各种应用领域中取得了卓越的成果。然而，训练一个高性能的深度学习模型只是整个应用过程的一部分，将训练好的模型顺利地部署到实际应用环境中同样具有挑战性。本篇博客将深入探讨深度学习模型的部署流程，并结合实际案例和代码，详细介绍深度学习模型的部署原理与实践。

当我们辛苦收集数据、数据清洗、搭建环境、训练模型、模型评估测试后，终于可以应用到具体场景，但是，突然发现不知道怎么调用自己的模型，更不清楚怎么去部署模型！这也是今天“计算机视觉研究院”要和大家分享的内容，部署模型需要考虑哪些问题，考虑哪些步骤及现在常用的部署方法！1当我们辛苦收集数据、数据清洗、搭建环境、训练模型、模型评估测试后，终于可以应用到具体场景，但是，突然发现不知道怎么调用自己的模型，更不清楚怎么去部署模型！使用GPU Coder生成整个端到端应用程序的代码。

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