部署教程 | ResNet原理+PyTorch复现+ONNX+TensorRT int8量化部署

简介: 部署教程 | ResNet原理+PyTorch复现+ONNX+TensorRT int8量化部署

1简介


这是【集智书童】第一次录制视频的PPT课件,这里公开给大家,希望能够帮助大家在深度学习模型部署的道路上越走越远,让我们设计和训练的人工智能算法能够真正的落地。一下是所有的PPT内容,由于时间问题就直接截图给大家:

image.png

image.png

image.png

image.png

image.png

image.png

image.png

image.png

image.png

image.png

image.png

image.png

image.png

image.png

image.png

image.png

image.png


相关文章
|
1月前
|
存储 物联网 PyTorch
基于PyTorch的大语言模型微调指南:Torchtune完整教程与代码示例
**Torchtune**是由PyTorch团队开发的一个专门用于LLM微调的库。它旨在简化LLM的微调流程,提供了一系列高级API和预置的最佳实践
163 59
基于PyTorch的大语言模型微调指南:Torchtune完整教程与代码示例
|
1月前
|
监控 PyTorch 数据处理
通过pin_memory 优化 PyTorch 数据加载和传输:工作原理、使用场景与性能分析
在 PyTorch 中,`pin_memory` 是一个重要的设置,可以显著提高 CPU 与 GPU 之间的数据传输速度。当 `pin_memory=True` 时,数据会被固定在 CPU 的 RAM 中,从而加快传输到 GPU 的速度。这对于处理大规模数据集、实时推理和多 GPU 训练等任务尤为重要。本文详细探讨了 `pin_memory` 的作用、工作原理及最佳实践,帮助你优化数据加载和传输,提升模型性能。
84 4
通过pin_memory 优化 PyTorch 数据加载和传输:工作原理、使用场景与性能分析
|
1月前
|
并行计算 监控 搜索推荐
使用 PyTorch-BigGraph 构建和部署大规模图嵌入的完整教程
当处理大规模图数据时,复杂性难以避免。PyTorch-BigGraph (PBG) 是一款专为此设计的工具,能够高效处理数十亿节点和边的图数据。PBG通过多GPU或节点无缝扩展,利用高效的分区技术,生成准确的嵌入表示,适用于社交网络、推荐系统和知识图谱等领域。本文详细介绍PBG的设置、训练和优化方法,涵盖环境配置、数据准备、模型训练、性能优化和实际应用案例,帮助读者高效处理大规模图数据。
51 5
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法
让星星⭐月亮告诉你,HashMap之tableSizeFor(int cap)方法原理详解(分2的n次幂和非2的n次幂两种情况讨论)
`HashMap` 的 `tableSizeFor(int cap)` 方法用于计算一个大于或等于给定容量 `cap` 的最小的 2 的幂次方值。该方法通过一系列的无符号右移和按位或运算,逐步将二进制数的高位全部置为 1,最后加 1 得到所需的 2 的幂次方值。具体步骤包括: 1. 将 `cap` 减 1,确保已经是 2 的幂次方的值直接返回。 2. 通过多次无符号右移和按位或运算,将最高位 1 后面的所有位都置为 1。 3. 最终加 1,确保返回值为 2 的幂次方。 该方法保证了 `HashMap` 的数组容量始终是 2 的幂次方,从而优化了哈希表的性能。
34 1
|
4月前
|
并行计算 Ubuntu PyTorch
Ubuntu下CUDA、Conda、Pytorch联合教程
本文是一份Ubuntu系统下安装和配置CUDA、Conda和Pytorch的教程,涵盖了查看显卡驱动、下载安装CUDA、添加环境变量、卸载CUDA、Anaconda的下载安装、环境管理以及Pytorch的安装和验证等步骤。
784 1
Ubuntu下CUDA、Conda、Pytorch联合教程
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 测试技术
AI计算机视觉笔记二十五:ResNet50训练部署教程
该项目旨在训练ResNet50模型并将其部署到RK3568开发板上。首先介绍了ResNet50网络,该网络由何恺明等人于2015年提出,解决了传统卷积神经网络中的退化问题。项目使用车辆分类数据集进行训练,并提供了数据集下载链接。环境搭建部分详细描述了虚拟环境的创建和所需库的安装。训练过程中,通过`train.py`脚本进行了15轮训练,并可视化了训练和测试结果。最后,项目提供了将模型转换为ONNX和PT格式的方法,以便在RK3568上部署。
|
4月前
|
机器学习/深度学习 边缘计算 PyTorch
PyTorch 与边缘计算:将深度学习模型部署到嵌入式设备
【8月更文第29天】随着物联网技术的发展,越来越多的数据处理任务开始在边缘设备上执行,以减少网络延迟、降低带宽成本并提高隐私保护水平。PyTorch 是一个广泛使用的深度学习框架,它不仅支持高效的模型训练,还提供了多种工具帮助开发者将模型部署到边缘设备。本文将探讨如何将PyTorch模型高效地部署到嵌入式设备上,并通过一个具体的示例来展示整个流程。
755 1
|
4月前
|
机器学习/深度学习 边缘计算 PyTorch
PyTorch 与 ONNX:模型的跨平台部署策略
【8月更文第27天】深度学习模型的训练通常是在具有强大计算能力的平台上完成的,比如配备有高性能 GPU 的服务器。然而,为了将这些模型应用到实际产品中,往往需要将其部署到各种不同的设备上,包括移动设备、边缘计算设备甚至是嵌入式系统。这就需要一种能够在多种平台上运行的模型格式。ONNX(Open Neural Network Exchange)作为一种开放的标准,旨在解决模型的可移植性问题,使得开发者可以在不同的框架之间无缝迁移模型。本文将介绍如何使用 PyTorch 将训练好的模型导出为 ONNX 格式,并进一步探讨如何在不同平台上部署这些模型。
331 2
|
5月前
|
机器学习/深度学习 PyTorch 编译器
Pytorch的编译新特性TorchDynamo的工作原理和使用示例
PyTorch的TorchDynamo是一个即时编译器,用于优化动态图执行,提高运行效率。它在运行时分析和转换代码,应用优化技术,如操作符融合,然后编译成高效机器码。通过一个包含特征工程、超参数调整、交叉验证的合成数据集示例,展示了TorchDynamo如何减少训练时间并提高模型性能。它易于集成,只需对现有PyTorch代码进行小改动,即可利用其性能提升。TorchDynamo的优化包括动态捕获计算图、应用优化和编译,适用于实时应用和需要快速响应的场景。
92 11
|
5月前
|
资源调度 PyTorch 调度
多任务高斯过程数学原理和Pytorch实现示例
本文探讨了如何使用高斯过程扩展到多任务场景,强调了多任务高斯过程(MTGP)在处理相关输出时的优势。通过独立多任务GP、内在模型(ICM)和线性模型(LMC)的核心区域化方法,MTGP能够捕捉任务间的依赖关系,提高泛化能力。ICM和LMC通过引入核心区域化矩阵来学习任务间的共享结构。在PyTorch中,使用GPyTorch库展示了如何实现ICM模型,包括噪声建模和训练过程。实验比较了MTGP与独立GP,显示了MTGP在预测性能上的提升。
101 7
下一篇
DataWorks