- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏奇点大数据
Pytorch神器（11）
5、 代码工程 在Github上我找到一个还不错的Pytorch SSD项目： https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch 下载下来： cd ~/ git clone https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch 这个项目支持MSCOCO数据集，也支持VOC数据集，我用的是VOC数据集进行的训练。 cd ~/ssd.pytorch sh data/scripts/VOC2007.sh sh data/scripts/VOC2012.sh 对于预训练权重也是有现成的文件的，就是指Encoder的那个部分
78140发布于 2018-07-24 如何部署 PyTorch 模型
使用 PyTorch 训练好了模型，如何部署到生产环境提供服务呢？ TorchServe 是 PyTorch 官方开发的开源工具，源码地址 https://github.com/pytorch/serve 官方给出的描述是： A flexible and easy to use tool for serving PyTorch models 从描述中就可知道 TorchServe 是用来部署 PyTorch 模型的，而它的特点是「可扩展性」和「易用性」。 感兴趣可以参考 TorchServe 的文档 https://github.com/pytorch/serve/blob/master/docs/README.mdgithub.com/pytorch 下面简单描述一下用 TorchServe 部署模型的几个步骤，你也可以参考笔者的 MNIST 完整 demo，地址为： https://github.com/louis-she/torch-serve-mnistgithub.com
30210编辑于 2025-12-16- 来自专栏机器学习炼丹术
小白学PyTorch | 11 MobileNet详解及PyTorch实现
参考目录： 1 背景 2 深度可分离卷积 2.2 一般卷积计算量 2.2 深度可分离卷积计算量 2.3 网络结构 3 PyTorch实现 本来计划是想在今天讲EfficientNet PyTorch的， SENet和MobileNet两个网络结构，所以本着本系列是给“小白”初学者学习的，所以这一课先讲解MobileNet，然后下一课讲解SENet，然后再下一课讲解EfficientNet，当然，每一节课都是由PyTorch 这个系列《小白学PyTorch》的所有代码和数据集放在了公众号【机器学习炼丹术】后台，回复【pytorch】获取（还在更新的呢）： ? 3 PyTorch实现 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class Block(nn.Module MobileNet就差不多完事了，下一节课为SENet的PyTorch实现和详解。 - END -
1.1K20发布于 2020-09-22 - 来自专栏计算机视觉战队
模型部署：pytorch转onnx部署实践（下）
在深度学习模型部署时，从pytorch转换onnx的过程中，踩了一些坑。本文总结了这些踩坑记录，希望可以帮助其他人。 在上一次分享的时候，我们已经撰写了pth转onnx的过程及一些部署过程，今天我们继续分享整个部署过程遇到的坑及解决办法！ （点击上方图片就可以进入《模型部署：pytorch转onnx踩坑实录（上）》） onnxruntime支持3维池化和3维卷积 在上次讲到opencv不支持3维池化，那么onnxruntime是否支持呢？ 继续实验，把三维池化改作三维卷积，代码和运行结果如下，可以看到平均差异在小数点后11位，可以忽略不计。 ，结果发现调用 pytorch框架的输出和调用opencv和onnxruntime的输出都不同，而opencv和onnxruntime的输出相同(平均差异在小数点后10位)，这又是一个pytorch转onnx
2.5K20编辑于 2022-01-28 如何部署自己的模型：Pytorch模型部署实践
Pytorch是一个广泛使用的深度学习框架，但是在将模型部署到生产环境中时，需要注意一些细节和技巧。本文将讨论一些Pytorch模型部署的最佳实践。 选择合适的部署方式 在部署Pytorch模型之前，需要选择合适的部署方式。一种常见的方式是使用Flask或Django等Web框架将模型封装成API，以供其他应用程序调用。 另一种方式是使用TorchScript将Pytorch模型转换为可部署的格式。 结语 本文介绍了Pytorch模型部署的最佳实践。 首先，需要选择合适的部署方式，包括使用Flask或Django等Web框架将模型封装成API，或使用TorchScript将Pytorch模型转换为可部署的格式。
42610编辑于 2025-12-16- 来自专栏DeepHub IMBA
使用Flask快速部署PyTorch模型
今天我将通过一个简单的案例：部署一个PyTorch图像分类模型，介绍这个最重要的步骤。 我们这里使用PyTorch和Flask。 现在我们可以运行python app.py，如果没有问题，你可以访问http://localhost:5000/，应该会看到一条简单的消息——“Welcome to the PyTorch Flask <html> <head> <title>PyTorch Image Classification</title> </head> <body>
PyTorch 以上都是基本的web应用的内容，下面就是要将这个web应用和我们的pytorch模型的推理结合。 加载模型 在home route上面，加载我们的模型。 就是这样只要5分钟，我们就可以成功地部署一个ML模型。 作者：Daniel Korsz
1.9K40编辑于 2023-02-01 - 来自专栏文鹃阁
PyTorch JIT 模型部署常见错误
preface 在用 PyTorch官方提供的的工具转化 pth 文件 到 pt 文件时，经常会遇到很多错误，包括但不限于算子不支持，无法推断参数类型，以及一些很奇怪的错误，这里全部记录一下，建议配合我之前写的 check_tolerance, strict, _force_outplace, True, _module_class) reference model trace error · Issue #43196 · pytorch /pytorch (github.com)
2.8K10编辑于 2022-09-02 - 来自专栏一棹烟波
pytorch模型部署在MacOS或者IOS
pytorch训练出.pth模型如何在MacOS上或者IOS部署，这是个问题。 然而我们有了onnx，同样我们也有了coreML。 coreML： Apple在2017年 MacOS 10.13以及IOS11+系统上推出了coreML1.0，官网地址：https://developer.apple.com/documentation coreML框架可以方便的进行深度学习模型的部署，利用模型进行预测，让深度学习可以在apple的移动设备上发光发热。 pytorch -- ONNX -- coreML 没错，就是这个流程。 pytorch -- ONNX 请先查看pytorch官网的onnx模块：https://pytorch.org/docs/stable/onnx.html 。
2.6K50发布于 2019-05-25 - 来自专栏菲宇
docker上部署odoo11
run -d -e POSTGRES_USER=odoo -e POSTGRES_PASSWORD=odoo --name db postgres:9.4 二、安装odoo 1、拉取一个odoo：11 的镜像 docker pull odoo:11 2、制作并运行一个odoo容器，端口映射一个端口。 docker run -p 8069:8069 --name odoo --link db:postgres -t odoo:11 注意：db不能修改，否则odoo运行时会报错。
1.4K10编辑于 2022-12-21 - 来自专栏我的机器学习之路
PyTorch深度学习模型的服务化部署
本文将介绍如何使用Flask搭建一个基于PyTorch的图片分类服务以及并行处理的相关技术。 PyTorch==1.3 2. Flask==0.12 3. at: http://0.0.0.0:5555 (892) [2020-02-11 14:50:24 +0800] [892] [INFO] Using worker: sync [2020-02-11 将PyTorch分类模型接入服务 from flask import Flask, request from werkzeug.utils import secure_filename import uuid 模型的多机多卡部署了。
2.1K30发布于 2020-10-23 - 来自专栏机器学习之禅
28 | PyTorch构建的模型如何上线部署
到这里，我们就完成了一个简单的模型部署流程，当然，这里只是一个单一的服务，如果我们在工作中需要用到并发服务，异步服务可以在这个基础上进行修改，或者搭配其他的工具。
2.4K20编辑于 2022-12-30 - 来自专栏腾讯云中间件专家服务
在scf上部署pytorch的炼丹模型
在scf上部署pytorch的炼丹模型 在scf的使用过程中，我们收到了不少关于如何部署pytorch到scf，为啥numpy版本不对等等问题，这里让我们来一步一步训练模型并将模型部署到scf函数。 但很遗憾的是，pytorch是设计为一个方便的训练和生成模型的框架，但是可能并不适合用在服务端。我们可以看到整个env的大小有接近1.8g。如果这对于部署在scf环境上太大了。 首先的一步就是先执行模型转换，将pytorch模型转换为onnx模型,这里可以参考pytorch官方文章 pip install onnx onnxruntime python trans.py 执行我们示例库中的 [输出结果] 结尾 本次文章我们从无到有的创建了经典的mnist模型，并成功在scf上部署和测试。如果大家有类似的模型需要部署在scf上也可以使用本办法。 附上我们的示例库地址 : https://github.com/TencentCloudMiddleWare/scf-customruntime-pytorch-demo
1.5K151发布于 2021-01-28 - 来自专栏用户9379088的专栏
使用onnx对pytorch模型进行部署
1.onnx runtime安装# 激活虚拟环境conda activate env_name # env_name换成环境名称# 安装onnxpip install onnx # 安装onnx runtimepip install onnxruntime # 使用CPU进行推理# pip install onnxruntime-gpu # 使用GPU进行推理复制代码2.导出模型import torch.onnx # 转换的onnx格式的名称，文件后缀需为.onnxonnx_file_name = "xx
1.2K20编辑于 2022-09-27 - 来自专栏用户中心项目
DAY-11-项目部署
部署 1.多环境:指同一套项目代码在不同的阶段根据实际情况来调整配置部署到不同的机器上 lombok在编译时已经写好了 why： 每个环境互不影响； 区分不同的阶段：开发/测试/生产 对项目进行优化： Dmaven.test.skip=true" 拖到虚拟机里 chmod a+x user-center-backend-0.0.1-SNAPSHOT.jar(a+x，给所有文件可执行权限) 创建表的语句时建议保存起来 2.项目部署上线 原始前端后端项目 宝塔Linux 容器（把原本部署在服务器上的东西封装成更轻量的应用在服务器上运行） 容器平台 项目部署 需要Linux服务器（建议用Centos8+/7.6以上） 前端：需要web
19400编辑于 2025-10-23 - 来自专栏OpenMMLab
学懂 ONNX，PyTorch 模型部署再也不怕！
预告一下： 在后面的文章中，我们将继续介绍如何在 PyTorch 中支持更多的 ONNX 算子，让大家能彻底走通 PyTorch 到 ONNX 这条部署路线；介绍 ONNX 本身的知识，以及修改、调试 我们部署时一般都默认这个参数为 True。如果 onnx 文件是用来在不同框架间传递模型（比如 PyTorch 到 Tensorflow）而不是用于部署，则可以令这个参数为 False。 我们之前讲过， bicubic 插值是在第 11 个版本开始支持的。我们以它为例来看看如何查找算子的映射情况。 PyTorch 在 9 号版本的符号表文件中是怎样支持这个算子的？ 2. BitShift 算子出现于第11个 ONNX 算子集。PyTorch 在 11 号版本的符号表文件中是怎样支持这个算子的？ 在第一篇教程中，我们讲过 PyTorch （截至第 11 号算子集）不支持在插值中设置动态的放缩系数。这个系数对应 torch.onnx.symbolic_helper.
15.6K32编辑于 2022-05-25 - 来自专栏机器学习之禅
11 | PyTorch使用nn模块、手工实现神经网络
，目的是把数据转化成单个的样本，如果这里不太明白不要紧，后面会讲 t_u = torch.tensor(t_u).unsqueeze(1) t_u.shape outs: torch.Size([11 ] t_c_val = t_c[val_indices] # 某种很简单的数据标准化 t_un_train = 0.1 * t_u_train t_un_val = 0.1 * t_u_val 在PyTorch 如我们前面说的，我们可以以batch的形式来训练模型，PyTorch里的nn.Module及其子类也都设计好了，可以同时接收多个样本。批量输入样本有利于最大化利用计算资源。 就像我们开头的代码里缩写的 t_c = torch.tensor(t_c).unsqueeze(1) 我们用了unsqueeze方法给数据进行升维，升维完成之后就成了一个11 * 1的tensor。 output tensor([[-1.5225], [12.1985]], grad_fn=<AddmmBackward0>) answer tensor([[-4.], [11
64220编辑于 2022-07-11 - 来自专栏轩辕镜像
PyTorch Docker 容器化部署与生产运行实践
容器化部署PyTorch可有效解决环境一致性问题，简化部署流程，提高开发与生产环境的兼容性。 本文将详细介绍PyTorch的Docker容器化部署方案，按测试环境与生产环境分级说明，涵盖环境准备、镜像拉取、容器部署、功能测试、生产优化及故障排查等内容，兼顾易用性与生产级安全要求。 环境准备Docker环境安装部署PyTorch容器前，需先确保目标服务器已安装Docker环境。 CUDA版本与NVIDIA驱动版本兼容性对照表（核心范围）：CUDA12.x：需驱动版本≥525且<580（当前生产主流）CUDA11.x：需驱动版本≥450且<525（存量环境）CUDA13.x：需驱动版本 ≥580（前沿版本，需以NVIDIA官方发布为准）当前PyTorch生产环境主流仍以CUDA11.x/12.x为主，CUDA13.x请谨慎评估。
34010编辑于 2026-01-14 - 来自专栏数据派THU
【干货书】Pytorch创建和部署深度学习应用
在这本实用的书中，您将加快使用Facebook的开源PyTorch框架的关键思想，并获得您需要创建自己的神经网络的最新技能。 他还涵盖了将迁移学习应用到图像、调试模型和生产中的PyTorch的关键概念。 学习如何将深度学习模型部署到生产中 探索几家领先公司的PyTorch用例 学习如何将转移学习应用到图像 使用在维基百科上训练的模型应用尖端的NLP技术 使用PyTorch的torchaudio库对基于卷积模型的音频数据进行分类 使用TensorBoard和Flame图调试PyTorch模型 将生产中的PyTorch应用部署在Docker容器和运行在谷歌云上的Kubernetes集群中 https://www.oreilly.com /library/view/programming-pytorch-for/9781492045342/
77420编辑于 2022-03-21 - 来自专栏贾志刚-OpenCV学堂
Pytorch轻松学-RetinaNet模型导出与C++部署
-RetinaNet -KeyPointRCNN 亲测以上模型除了SSD导出ONNX格式无法被ONNXRUNTIME、OpenVINO2022解析之外，其他模型导出均可正常加载部署并推理使用。 SSD导出无法使用Pytorch官方已经说了，是因为torchvision的Bug，但是好像还一直没有解决。 "retinanet_resnet50_fpn.onnx", verbose=False, opset_version=11 01 版本兼容性问题 通过Pytorch1.7.1导出RetinaNet的ONNX模型可以部署到OpenVINO2022上正确推理，但是当我升级Pytorch版本从1.71到1.10版本之后，同样脚本导出的 Operation name: 3217 然后我重新切换到pytorch1.7版本之后导出又可以加载并正常推理了；但是ONNXRUNTIME一直可以。
1.4K40编辑于 2023-01-04 - 来自专栏计算机与AI
如何将PyTorch Lightning模型部署到生产中
作为构建 整个部署平台的人 ，部分原因是我们讨厌编写样板，因此我们是PyTorch Lightning的忠实拥护者。本着这种精神，我整理了将PyTorch Lightning模型部署到生产环境的指南。 部署PyTorch Lightning模型进行推理的每种方法 有三种方法可以导出PyTorch Lightning模型进行投放： 将模型另存为PyTorch检查点 将模型转换为ONNX 将模型导出到 1.直接打包和部署PyTorch Lightning模块 从最简单的方法开始，让我们部署一个没有任何转换步骤的PyTorch Lightning模型。 2.导出到ONNX并通过ONNX运行时进行投放 现在，我们已经部署了一个普通的PyTorch检查点，让事情复杂一些。 3.使用Torchscript的JIT编译器进行序列化 对于最终部署，我们将把PyTorch Lightning模型导出到Torchscript并使用PyTorch的JIT编译器提供服务。
2.5K20发布于 2020-11-19
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号