面向生产环境！深度学习模型部署资源全辑

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周志华《机器学习》手推笔记正式开源&＃xff01;可打印版本附pdf下载链接

作为深度学习算法工程师&＃xff0c;除了日常炼丹之外&＃xff0c;也需要具备让练好的丹发挥作用的能力。具体的来说&＃xff0c;就是需要大家具备一定的模型部署的工程化能力。

今天笔者就给大家推荐一个关于深度学习模型部署和工程化实现的GitHub仓库。在这个资源库中&＃xff0c;作者分享了大量关于在生产中部署基于深度学习的模型的有用说明和参考资料。

仓库名为【Deep-Learning-in-Production】&＃xff0c;意为生产环境下的深度学习&＃xff0c;旨在分享和帮助大家学会常用的深度学习模型部署技能。

仓库作者ahkarami为大家整理和提供了大量模型部署的学习资料和相关链接。主要包括生产环境下PyTorch模型转换、PyTorch模型转为C&＃43;&＃43;模型、生产环境下TensorFlow模型转换、生产环境下Keras模型转换、生产环境下MXNet模型转换、基于Go语言的机器学习模型部署、通用深度学习模型部署工具箱、前端UI设计资源、移动端和嵌入式模型部署、后端开发部分、基于Python的代码优化和加速等。

生产环境下PyTorch模型转换&＃xff1a;

PyTorch模型转为C&＃43;&＃43;模型&＃xff1a;

基于Go语言的机器学习模型部署&＃xff1a;

基于Python的代码优化和加速&＃xff1a;

仓库地址&＃xff1a;

https://github.com/ahkarami/Deep-Learning-in-Production

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我是王博Kings&＃xff0c;985AI博士&＃xff0c;华为云专家、CSDN博客专家&＃xff08;人工智能领域优质作者&＃xff09;。单个AI开源项目现在已经获得了2100&＃43;标星。现在在做AI相关内容&＃xff0c;欢迎一起交流学习、生活各方面的问题&＃xff0c;一起加油进步&＃xff01;

我们微信交流群涵盖以下方向&＃xff08;但并不局限于以下内容&＃xff09;&＃xff1a;人工智能&＃xff0c;计算机视觉&＃xff0c;自然语言处理&＃xff0c;目标检测&＃xff0c;语义分割&＃xff0c;自动驾驶&＃xff0c;GAN&＃xff0c;强化学习&＃xff0c;SLAM&＃xff0c;人脸检测&＃xff0c;最新算法&＃xff0c;最新论文&＃xff0c;OpenCV&＃xff0c;TensorFlow&＃xff0c;PyTorch&＃xff0c;开源框架&＃xff0c;学习方法...

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