在pytorch环境下,基于yolov4训练好的模型。现在想要试试工业部署,按网上教程将模型pth文件转化成了onnx文件,然后又将onnx文件转成了caffe2下的文件,文件格式为pb格式。接下来我应该再如何去做呢?
看你生产环境是什么,c#,.net,c/c++还是java?使用的框架又是什么,用的什么推理方式,opencv还是openvino还是tenseRT?这些东西先确定下在说后面的部署,不然你部署个tensrt的,然后告诉你生产环境不支持这框架,那也是白费
无论是分类、检测或分割任务,大多数深度学习算法都有对应的开源实现,通常基于python,然而如何将模型部署到C/C++工程中并没有系统的教程,导致很多童鞋停留在模型的调参与优化上,为此我们推出了国内首个面向工业级实战类教程:《自动驾驶中的深度学习模型部署实战》,一线大厂算法工程师带队,10年工程化经验,帮助大家快速进步,少走弯路。
学习链接:自动驾驶中的深度学习模型部署实战