Pytorch项目打包和部署(1)——理论
文章目录
- 一、什么是模型打包部署
- 二、模型打包部署的作用
- 三、学习模型打包部署的目的
- 四、模型部署语言
- 五、模型部署平台
- 六、模型部署设备
- 七、模型部署方式
- 八、模型部署接口(服务器部署)
- 九、模型部署相关工具
- 十、模型可视化
先上Pytorch官网:Pytorch
英伟达显卡总结:
一、什么是模型打包部署
二、模型打包部署的作用
模型打包的作用就是将零散的程序块打包成一个整体的可行性文件,方便使用程序调用这个模型。
三、学习模型打包部署的目的
目的是将Pytorch中的模型打包成能够使用其他语言进行调用的模型。
算法工程师的职责:
1.搭建训练模型,并将模型转成pt文件;
2.做一份相关文档说明给部署人员:
开发环境、系统、python版本、pytorch版本、numpy版本等。
四、模型部署语言
C、C++、JAVA、Python、Go、Julia、其他语言
C\C++和Python区别:
(1)语言类型不一样:编译性、解释性
(2)C++执行效率快
(3)python跨平台
(4)开发效率python快(代码简单)
选C++的原因:
(1)C++执行效率快,Python耗费的硬件资源比较大
(2)安全性:Python会被反编译,C/C++不会被反编译
五、模型部署平台
Windows平台、Linus平台、Android平台、OS平台
六、模型部署设备
② 华为海思:3950
③ 瑞星微:rk3399(比TX2便宜,2000左右)
④ 树莓派(CPU在跑)
⑤ FPGA(介于程序和芯片之间的东西)
七、模型部署方式
(1)使用指定的编程语言(C/C++/JAVA)调用Libtorch在对应的平台(Windows/Linux)编写程序,然后直接部署。(libtorch安照c++11标准下写的)
(3)将Python模型转换成onnx,再转成caffe,tenssorflow等其他框架的模型。(坑较多)
八、模型部署接口(服务器部署)
HTTP(flask):BS架构(浏览器——服务器)
TCP/IP(socket):CS架构(客户端——服务端)
百度easydl官网
九、模型部署相关工具
十、模型可视化
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