视频教程-Tensorflow 模型 C++部署实战-深度学习

Tensorflow 模型 C++部署实战

信息及信号处理博士学位，10年以上计算机图像及视频开发经验；先后就职国内大型上市公司、IT集成商、500强外企的高级开发工程师、资深技术专家、技术经理等职务。具有10年以上视频及图像处理开发经验，3年以上人工智能开发经验。开发了很多视频编解码及人工智能项目。

郭秀江

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视频教程-Tensorflow 模型 C++部署实战-深度学习

学习有效期：永久观看

学习时长：840分钟

学习计划：14天

难度：中

 

「口碑讲师带队学习，让你的问题不过夜」

讲师姓名：郭秀江

技术经理

讲师介绍：信息及信号处理博士学位，10年以上计算机图像及视频开发经验；先后就职国内大型上市公司、IT集成商、500强外企的高级开发工程师、资深技术专家、技术经理等职务。具有10年以上视频及图像处理开发经验，3年以上人工智能开发经验。开发了很多视频编解码及人工智能项目。

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「你将学到什么？」

您将在本课程中学习到用Tensorflow Python接口训练的模型，如和部署到实际产品中。适用人群可以帮助会训练深度学习的模型的同学，学习如何部署模型，特别是实际产品中。

课程简介

• 课程目标

  让学员熟悉用TensorFlow系列了模型之后，如何部署到实际产品中，并能够自己写代码导出模型和加载模型。

• 适用人群

  人工智能领域从业者 or 深度学习实际产品开发人员或者想了解训练模型后，如何部署的学员。

• 课程简介

     让学员可以从实战角度深度的学习深度学习产品开发过程，并能够自己写代码实现TF模型的导出和加载，并用C++接口部署到产品中，如何解决模型加密，多卡支持等，并了解Tensorflow源码。

• 在课程资料和答疑部分提供了完整的源码下载；

 

「课程学习目录」

1.课程介绍

2.CUDA环境的建立

3.python环境的建立

4.C++编译开发环境的建立

5.分类tf2模型的导出

6.检测模型的导出（1）

7.检测模型的导出（1）

8.模型加密工具的开发（命令行处理）

9.模型加密工具的开发（加密部分）

10.模型加密工具的开发（解密部分）

11.tf2.0-alpha版本的源码阅读

12.模型API数据结构的定义

13.模型API函数接口的定义

14.Tensor内存的申请和释放

15.定义内部类和接口

16.内部类构造函数的实现

17.内部类私有函数的实现

18.内部类模型加载函数的实现

19.内部推理函数的实现

20.接口和内部类的连接代码

21.编译和调试库代码

22.建立测试工程项目

23.测试TF2.0分类模型的加载和推理（1）

24.测试TF2.0分类模型的加载和推理（2）

25.检测模型SSD的测试和推理

26.解密模型功能开发（1）

27.解密模型功能开发（2）

28.加密模型功能测试

29.多GPU卡的开发

30.window开发环境搭建

31.window代码移植

32.windows加载模型测试

 

「7项超值权益，保障学习质量」

• 大咖讲解

技术专家系统讲解传授编程思路与实战。

• 答疑服务

专属社群随时沟通与讲师答疑，扫清学习障碍，自学编程不再难。

• 课程资料+课件

超实用资料，覆盖核心知识，关键编程技能，方便练习巩固。（部分讲师考虑到版权问题，暂未上传附件，敬请谅解）

• 常用开发实战

企业常见开发实战案例，带你掌握Python在工作中的不同运用场景。

• 大牛技术大会视频

2019Python开发者大会视频免费观看，送你一个近距离感受互联网大佬的机会。

• APP+PC随时随地学习

满足不同场景，开发编程语言系统学习需求，不受空间、地域限制。

 

「什么样的技术人适合学习？」

• 想进入互联网技术行业，但是面对多门编程语言不知如何选择，0基础的你
• 掌握开发、编程技术单一、冷门，迫切希望能够转型的你
• 想进入大厂，但是编程经验不够丰富，没有竞争力，程序员找工作难。

 

「悉心打造精品好课，14天学到大牛3年项目经验」

【完善的技术体系】

技术成长循序渐进，帮助用户轻松掌握

掌握深度学习知识，扎实编码能力

【清晰的课程脉络】

浓缩大牛多年经验，全方位构建出系统化的技术知识脉络，同时注重实战操作。

【仿佛在大厂实习般的课程设计】

课程内容全面提升技术能力，系统学习大厂技术方法论，可复用在日后工作中。

 

「你可以收获什么？」

已经学会训练tf模型或者会在python加载模型验证tensorflow模型的人员

想知道如何在实际产品中使用tensorflow模型的人员

想知道如果用C++调用tensorflow模型的人员

想知道如何优化gpu加载模型性能的人员

 

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