tongchenkeji 发表于：2023-1-30 20:20:510次点击 已关注取消关注 关注 私信 请问用Blade优化基于TensorFlow的ResNet50模型的流程大概是怎样的？[阿里云机器学习PAI] 暂停朗读为您朗读 请问用Blade优化基于TensorFlow的ResNet50模型的流程大概是怎样的？ 「点点赞赏，手留余香」 赞赏 还没有人赞赏，快来当第一个赞赏的人吧！ 海报 机器学习PAI# TensorFlow46# 人工智能平台 PAI1410# 算法框架工具77
晨光永不消逝AM 2023-11-28 2:42:09 1 您好，主要流程如下： 1.步骤一：准备工作 安装支持TensorRT优化的Blade Wheel包，并下载ResNet50模型及测试数据。 2.步骤二：调用Blade优化模型 调用blade.optimize接口优化模型。 3.步骤三：验证性能 对优化前后的推理速度进行测试，从而验证优化报告中信息的正确性。 4.步骤四：加载运行优化后的模型 集成Blade SDK，加载优化后的模型进行推理。
余生吟清歌AM 2023-11-28 2:42:09 2 模型的流程参见阿里云官方文档步骤：https://help.aliyun.com/document_detail/321356.html 背景信息 残差网络ResNet（Residual Network）堪称图像领域深度学习模型实战的”Hello Word”，广泛用于目标分类领域。此外，ResNet作为计算机视觉任务主干经典神经网络的一部分，也用于提取图像的卷积特征。ResNet典型的网络有ResNet26、ResNet50及ResNet101等。 使用限制 本文使用的环境需要满足以下版本要求： 系统环境：Linux系统中使用Python 3.6及其以上版本、CUDA 10.0。 框架：TensorFlow 1.15。 推理优化工具：Blade 3.17.0及其以上版本。 操作流程 使用Blade优化基于TensorFlow的ResNet50模型的流程如下： 步骤一：准备工作 安装支持TensorRT优化的Blade Wheel包，并下载ResNet50模型及测试数据。 步骤二：调用Blade优化模型 调用blade.optimize接口优化模型。 步骤三：验证性能 对优化前后的推理速度进行测试，从而验证优化报告中信息的正确性。 步骤四：加载运行优化后的模型 集成Blade SDK，加载优化后的模型进行推理。
您好，主要流程如下：
1.步骤一：准备工作
安装支持TensorRT优化的Blade Wheel包，并下载ResNet50模型及测试数据。
2.步骤二：调用Blade优化模型
调用blade.optimize接口优化模型。
3.步骤三：验证性能
对优化前后的推理速度进行测试，从而验证优化报告中信息的正确性。
4.步骤四：加载运行优化后的模型
集成Blade SDK，加载优化后的模型进行推理。
模型的流程参见阿里云官方文档步骤：https://help.aliyun.com/document_detail/321356.html 背景信息 残差网络ResNet（Residual Network）堪称图像领域深度学习模型实战的”Hello Word”，广泛用于目标分类领域。此外，ResNet作为计算机视觉任务主干经典神经网络的一部分，也用于提取图像的卷积特征。ResNet典型的网络有ResNet26、ResNet50及ResNet101等。
使用限制 本文使用的环境需要满足以下版本要求： 系统环境：Linux系统中使用Python 3.6及其以上版本、CUDA 10.0。 框架：TensorFlow 1.15。 推理优化工具：Blade 3.17.0及其以上版本。 操作流程 使用Blade优化基于TensorFlow的ResNet50模型的流程如下： 步骤一：准备工作 安装支持TensorRT优化的Blade Wheel包，并下载ResNet50模型及测试数据。
步骤二：调用Blade优化模型 调用blade.optimize接口优化模型。
步骤三：验证性能 对优化前后的推理速度进行测试，从而验证优化报告中信息的正确性。
步骤四：加载运行优化后的模型 集成Blade SDK，加载优化后的模型进行推理。