模型部署参数字典生成

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2023-01-12 21:54:27

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前言 OpenMMLab 的算法如何部署？是很多社区用户的困惑。而模型部署工具箱 MMDeploy的开源，强势打通了从算法模型到应用程序这 "最后一公里"！今天我们将开启模型部署入门系列教程，在模型部署开源库 MMDeploy 的辅助下，介绍以下内容：中间表示 ONNX 的定义标准 PyTorch 模型转换到 ONNX 模型的方法推理引擎 ONNX Runtime、TensorRT 的使用方法部署流水线 PyTorch - ONNX - ONNX Runtime/TensorRT 的示.

在软件工程中，部署指把开发完毕的软件投入使用的过程，包括环境配置、软件安装等步骤。对于深度学习模型来说，模型部署指让训练好的模型在特定环境中运行的过程。运行模型所需的环境难以配置。深度学习模型通常是由一些框架编写，比如 PyTorch、TensorFlow。由于框架规模、依赖环境的限制，这些框架不适合在手机、开发板等生产环境中安装。深度学习模型的结构通常比较庞大，需要大量的算力才能满足实时运行的需求。模型的运行效率需要优化。 step1. 使用任意一种深度学习框架来定义网络结构，并通过训练确定网络中的参数。

RKNN3588模型部署全流程(从pytorch模型搭建到转换到ONNX模型到生成RKNN模型最后到模型部署在板载NPU运行全流程解析)+自己踩过的所有坑

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