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- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
有了经过训练的“.h5”Keras 模型文件,我正在尝试优化推理时间:
探索了 2 个选项:
此时我可以将模型文件转换为 TensorFlow protobuf '.pb' 格式,但作为旁注,它还包含几层的自定义对象。
看了一些关于 TensorRT 转换和 TFLite 转换的文章,但我似乎没有找到清晰易读的可靠实现。有人可以解释这是如何完成的(TFLite/Keras 量化或 TensorRT)以使用相同的模型进行更快的推理。
(打开其他建议以提高 TensorFlow 和 Keras 支持的推理速度)
最佳答案
这是关于如何在 TF 中使用 TensorRT 的用户指南:https://docs.nvidia.com/deeplearning/frameworks/tf-trt-user-guide/index.html
此演讲解释了 TensorRT 在 TF 中的工作原理:https://developer.nvidia.com/gtc/2019/video/S9431
请注意,TensorRT 还支持 INT8 量化(在训练期间或训练后)。
这篇博文也有类似的内容:https://medium.com/tensorflow/high-performance-inference-with-tensorrt-integration-c4d78795fbfe
这个存储库有一堆示例展示了如何使用它:https://github.com/tensorflow/tensorrt
关于tensorflow - TensorRT/TFlite 示例实现,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/56911455/
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有了经过训练的“.h5”Keras 模型文件,我正在尝试优化推理时间: 探索了 2 个选项: 通过 TensorRT 加速推理 'int8' 量化。 此时我可以将模型文件转换为 TensorFlow
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!