Pytorch/onnx深度学习模型C++部署 中阶

指导如何完成pytorch部署在产品中, 如何用C++部署python训练的深度学习模型

5分 新课热卖榜    第3 更新: 2020/09/15

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112 学习人数 6小时2分钟 18课时
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讲师评分:5.0 3门 课程 3930 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
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适合人群:

对深度学习已经有一定基础,并且想知道如何应用在产品中,如何用C++部署的人员

课程目标:

指导如何完成pytorch部署在产品中, 如何用C++部署python训练的深度学习模型

课程简介:

介绍如何创建优化Pytorch/onnx C++部署框架,如果用英伟达的显卡加速(CUDA/TensorRT)模型的推理,如何在产品中应用。在此课程中会定义统一的借口,可以加载各种onnx模型,最主要的是如何在部署的时候避坑。

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课程大纲

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  • 1

    1-1 pytorch-onnx介绍

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    [15:50] 开始学习
  • 2

    2-1Python环境配置和AlexNet模型的导出

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    [21:02] 开始学习
  • 3

    2-2pytorch其他模型导出的方法

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    [28:45] 开始学习
  • 4

    3-1 支持TRT的onnxruntime库的编译和

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    [24:53] 开始学习
  • 5

    3-2 数据结构定义和接口函数定义

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    [15:49] 开始学习
  • 6

    3-3内存分配函数定义-1

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  • 7

    3-4内存分配函数定义-2

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    [29:08] 开始学习
  • 8

    3-5内存分配接口函数的定义

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    [22:10] 开始学习
  • 9

    3-6内部类的接口定义

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    [26:10] 开始学习
  • 10

    3-7内部类辅助函数的编写

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    [17:15] 开始学习
  • 11

    3-8 模型的加载内部实现

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    [27:22] 开始学习
  • 12

    3-9 获取模型信息

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    [27:40] 开始学习
  • 13

    3-10 几个辅助函数代码

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    [09:14] 开始学习
  • 14

    3-11 推理函数代码(1)

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    [21:40] 开始学习
  • 15

    3-12 推理函数代码(2)

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    [20:31] 开始学习
  • 16

    3-13 编译推理库

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    [03:09] 开始学习
  • 17

    3-14 测试推理库

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    [19:11] 开始学习
  • 18

    4-1 window上onnx模型的加载

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    [17:07] 开始学习

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学员评分

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