移动端目标识别(3)——使用TensorFlow Lite将tensorflow模型部署到移动端(ssd)之Running on mobile with TensorFlow Lite (写的很乱,回头更新一个简洁的版本)
承接移动端目标识别(2)使用TensorFlow Lite在移动设备上运行 在本节中,我们将向您展示如何使用TensorFlow Lite获得更小的模型,并允许您利用针对移动设备优化的操作。TensorFlow Lite是TensorFlow针对移动和嵌入式设备的轻量级解决方案。它支持...
移动端目标识别(2)——使用TENSORFLOW LITE将TENSORFLOW模型部署到移动端(SSD)之TF Lite Developer Guide
TF Lite开发人员指南目录:1选择一个模型使用一个预训练模型使用自己的数据集重新训练inception-V3,MovileNet训练自己的模型2转换模型格式转换tf.GraphDef完整转换器参考计算节点兼容性Graph可视化工具3在移动端app,使用TensorFlow Lite模型推理and...
CDSW1.4的Models功能-创建和部署模型(QuickStart)
温馨提示:如果使用电脑查看图片不清晰,可以使用手机打开文章单击文中的图片放大查看高清原图。Fayson的github:https://github.com/fayson/cdhproject提示:代码块部分可以左右滑动查看噢1.文档编写目的在前面的文章Fayson介绍了关于《CDSW1....
模型自动压缩工具实战:YOLOv7模型缩小75%,部署加速163%!
众所周知,YOLO系列算法在检测场景中获得了广泛应用,但是工程师追求“更准、更小、更快”的效率能力永无止境。本文为大家介绍一个低成本、高收益的AI模型自动压缩工具(ACT, Auto Compression Toolkit),在YOLO系列模型上利用基于知识蒸馏的量化训练方法,无需修...
java加载tensorflow训练好的模型部署成service
在上面一章节提到怎么在java中怎么调用tensorflow训练好的模型,这篇主要是部署成service代码,看看吧,还有个东西官方说要用jdk1.8,不过我把部分方法改了,1.7也可以用,看看吧: 首先是utils,里面用到的一些方法,把一段文本转化为一个tensor ...
实战 | 深度学习轻松学:如何用可视化界面来部署深度学习模型
翻译|AI科技大本营参与|王赫上个月,我有幸结识了 DeepCognition.ai 的创始人。DeepCognition(深度认知)建立的深度学习工作室,为很多准备部署深度学习框架和采用人工智能技术的机构打破了诸多难以逾越的障碍。究竟什么是深度学习?在我们说明DeepCognition是如何简化深...
pytorch 使用半精度模型部署的操作
这篇文章主要介绍了pytorch 使用半精度模型部署的操作,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教
Liferay7 BPM门户开发之45: 集成Activiti文件上传部署流程BPMN模型
开发文件上传,部署流程模板。首先,开发jsp页面,deploy.jsp<%@includefile="/init.jsp"%><h3>${RETURN_MESSAGE}</h3><h2><liferay-ui:messagekey="Deploy...
BEGINNING SHAREPOINT® 2013 DEVELOPMENT 第2章节--SharePoint 2013 App 模型概览 理解三个SharePoint 部署模型 Apps
BEGINNINGSHAREPOINT®2013DEVELOPMENT第2章节--SharePoint2013App模型概览理解三个SharePoint部署模型Apps 由于SharePoint2013正逐步移动到云,有三类部署模型可用来帮助你完毕这个目标(关于SharePointApps):...
如何使用flask将模型部署为服务
在某些场景下,我们需要将机器学习或者深度学习模型部署为服务给其它地方调用,本文接下来就讲解使用python的flask部署服务的基本过程。
移动端目标识别(1)——使用TensorFlow Lite将tensorflow模型部署到移动端(ssd)之TensorFlow Lite简介
平时工作就是做深度学习,但是深度学习没有落地就是比较虚,目前在移动端或嵌入式端应用的比较实际,也了解到目前主要有caffe2,腾讯ncnn,tensorflow,因为工作用tensorflow比较多,所以也就从tensorflow上下手了。下面内容主要参考&翻译:https://www.te...