部署深度学习模型# TVM 能够将模型部署到各种不同的平台上。这些“如何操作”描述了如何准备模型并将其部署到许多受支持的后端。 Deploy the Pretrained Model on Android Setup Environment Start RPC Tracker Register Android device to RPC Tracker Load pretrained keras model Compile the model with relay Deploy the Model Remotely by RPC Execute on TVM Sample Output Deploy the Pretrained Model on Raspberry Pi Build TVM Runtime on Device Set Up RPC Server on Device Prepare the Pre-trained Model Compile The Graph Deploy the Model Remotely by RPC Deploy the Pretrained Model on Jetson Nano Build TVM Runtime on Jetson Nano Set Up RPC Server on Device Prepare the Pre-trained Model Compile The Graph Deploy the Model Remotely by RPC 编译 PyTorch 目标检测模型 从 torchvision 加载预训练的 maskrcnn 并进行跟踪 下载测试图像并进行预处理 导入 graph 到 Relay 使用 Relay VM 编译 使用 Relay VM 推理 获得得分大于 0.9 的 boxes 使用 TVM 部署框架预量化模型 部署已量化的 PyTorch 模型 从 torchvision 加载量化准备,预训练的 Mobilenet v2 模型 量化,跟踪和运行 PyTorch Mobilenet v2 模型 使用 PyTorch 前端将量化的 Mobilenet v2 转换为 Relay-QNN 编译和运行 Relay 模块 计算输出标签 性能度量 Deploy a quantized MXNet Model Deploy a quantized TFLite Model 使用 TVM 部署框架: 预量化模型-第3部分(TFLite) 必需的导入 下载预训练的量化 TFLite 模型 Utils 用于下载和解压zip文件 加载测试图片 获取真实图像进行端到端(e2e)测试 加载 tflite 模型 TFLite 推理 TVM 编译和推断 Accuracy 对比 性能度量 在 CUDA 上部署已量化模型 准备数据集 导入模型 量化模型 运行推理 部署在 CPU 上进行了修剪模型的 Hugging Face 加载所需模块 配置设置 下载并转换 Transformers 模型 转换为 Relay Graph 运行 Dense Graph 运行 Sparse Graph 运行全部代码 输出样例 部署 Single Shot Multibox Detector(SSD) 模型 初始和设置参数