c mvc网站开发实例教程,wordpress首页压缩插件,哈尔滨网站排名公司,上海建设牌电动三轮官方网站今日继续学习树莓派4B 4G#xff1a;#xff08;Raspberry Pi#xff0c;简称RPi或RasPi#xff09; 本人所用树莓派4B 装载的系统与版本如下: 版本可用命令 (lsb_release -a) 查询: Python 版本3.7.3#xff1a; 本文很水#xff0c;就介绍一下我以后的学习使用P…今日继续学习树莓派4B 4GRaspberry Pi简称RPi或RasPi 本人所用树莓派4B 装载的系统与版本如下: 版本可用命令 (lsb_release -a) 查询: Python 版本3.7.3 本文很水就介绍一下我以后的学习使用PC训练深度学习模型然后给树莓派推理的开发想法 为何在PC端安装pytorch环境 模型训练通常对硬件要求较高但推理阶段对硬件的要求相对较低。这允许你将模型部署到各种边缘设备上如树莓派。 使用树莓派进行PyTorch深度学习模型的训练虽然技术上可行但通常不是最优选择主要因为树莓派的计算能力和内存资源相对有限。 因此在更高性能的Windows电脑上先训练好模型然后再将训练好的模型部署到树莓派上进行推理即使用模型进行预测或分类等操作的做法是非常提倡的也是实际应用中常见的做法。 模型兼容性确保在Windows上训练的模型能够无缝迁移到树莓派上。这通常不是问题因为PyTorch模型是跨平台的但你需要确保所有依赖库如PyTorch本身在树莓派上也是兼容的。性能优化虽然树莓派足以进行推理但可能需要对模型进行量化或剪枝等优化措施以进一步提高在树莓派上的运行效率。数据传输如果模型或数据集非常大可能需要考虑如何将它们从Windows电脑传输到树莓派。确保有稳定且足够快的网络连接或者使用外部存储设备如USB驱动器进行传输。 选择合适的模型根据树莓派的性能限制选择适合在边缘设备上运行的模型。进行模型优化在部署到树莓派之前对模型进行必要的优化如量化、剪枝等。使用容器化技术考虑使用Docker等容器化技术来打包和部署模型以确保在不同环境下的一致性和可移植性。测试与验证在树莓派上充分测试模型确保其在目标应用中的准确性和性能符合预期。 ONNX协议 模型转换将不同框架如PyTorch、TensorFlow、MXNet等训练的模型转换为ONNX格式以便在其他框架或硬件上部署。模型优化利用ONNX Runtime等推理引擎对ONNX模型进行优化提高模型的推理速度和效率。模型部署将ONNX模型部署到各种硬件和平台上包括云端、边缘设备和移动端等。 初步认识Pytorch: GPU加速 GPU加速是通过将数据和模型从CPU转移到GPU来实现的从而利用GPU的并行计算能力来加速深度学习模型的训练和推理过程。 示例: 定义俩个比较大的矩阵进行运算分别使用CPU与GPU进行运算比较 GPU运行了俩次第二次所用时间小于CPU 自动求导 PyTorch的自动求导机制是训练神经网络时的一个核心概念它使得计算梯度变得简单而高效。 常用网络层 PyTorch提供了丰富的网络层实现包括全连接层、卷积层、池化层、激活函数层等。 深度学习训练过程 把图像拆分成以为像素阵列 Pytorch 最全入门介绍Pytorch入门看这一篇就够了-CSDN博客 匆匆结语: 没有实践的理论学习与查找资料真是枯燥无味...... 配置个环境变量丝毫没有任何成就感觉得很浪费时间... 网上学习资料贴出 10分钟入门神经网络 PyTorch 手写数字识别_哔哩哔哩_bilibili 文心一言
