pytorch图像分类实战 之模型部署

pytorch图像分类实战 之模型部署

  • 前言
  • 实验效果
  • 总结

前言

第六次任务是模型部署。代码教程:https://github.com/TommyZihao/Train_Custom_Dataset 。

实验效果

pytorch图像分类实战 之模型部署_第1张图片
pytorch图像分类实战 之模型部署_第2张图片

总结

这次学习主要是对于模型部署进行了初步了解,并根据教程给的ONNX Runtime部署方法做了一边实验,看了看代码实现,对于模型部署有了初步认识。ONNX Runtime是一个跨平台推理和训练机器学习加速器,是微软开发的一个深度学习推理引擎,就是tensorflow/pytorch/paddle等深度学习框架训练的模型都可以转换为ONNX格式,然后ONNX格式模型可以通过ONNX runtime组件实现模型的推理预测并加速,从而实现不基于原来框架的模型部署。

你可能感兴趣的:(pytorch图像分类,pytorch,分类,深度学习)