Tensorflow C++部署实战 中阶

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。

5分 学习人数榜    第5 严选课 更新: 近三个月

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3624 学习人数 13小时59分钟 32课时
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讲师评分:5.0 3门 课程 4009 次学习

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。主要研究领域为图像处理、视频编解码及人工智能部署工具开发。擅长C/C++/python语言。

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  • 课程介绍
  • 课程大纲
  • 学员评价
  • 其他课程 2
  • 学习路径

适合人群:

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

课程目标:

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。

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;


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课程大纲

资料下载
  • 1

    第01课 课程介绍

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    [17:52] 开始学习
  • 2

    第02课 cuda环境的建立

    [10:35] 开始学习
  • 3

    第03课 python环境建立

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    [14:57] 开始学习
  • 4

    第04课 C++编译环境建立

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    [11:24] 开始学习
  • 5

    第05课 分类tf2模型导出

    [42:31] 开始学习
  • 6

    第06课 检测模型导出(1)

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    [20:34] 开始学习
  • 7

    第07课检测模型导出(2)

    [30:31] 开始学习
  • 8

    第09课模型加密工具开发(加密)

    [29:12] 开始学习
  • 9

    第08课模型加密工具开发(命令行)

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    [41:46] 开始学习
  • 10

    第10课模型加密工具开发(解密)

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    [33:28] 开始学习
  • 11

    第11课tf2.0源码阅读

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    [19:25] 开始学习
  • 12

    第12课模型api数据结构的定义

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    [54:09] 开始学习
  • 13

    第13课模型api函数的定义

    「仅限付费用户」点击下载“课程介绍.pdf”

    [22:03] 开始学习
  • 14

    第14课 Tensor内存的申请和释放

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    [48:00] 开始学习
  • 15

    第15课 定义内部类(接口)

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    [29:35] 开始学习
  • 16

    第16课 内部类构造函数的实现

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    [10:23] 开始学习
  • 17

    第17课内部类Private函数实现

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    [21:32] 开始学习
  • 18

    第18课 内部类模型加载函数的实现

    [18:22] 开始学习
  • 19

    第19课 内部类推理函数的实现

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    [51:18] 开始学习
  • 20

    第20课 接口和内部类的连接代码

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    [06:50] 开始学习
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学员评分

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