Tensorflow C++部署实战

课程目标:您将在本课程中学习到用Tensorflow Python接口训练的模型,如和部署到实际产品中。

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5分 共32课时,共13小时56分钟
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  1. 课程介绍
  2. 课程大纲
课程目标

您将在本课程中学习到用Tensorflow Python接口训练的模型,如和部署到实际产品中。

适用人群

可以帮助会训练深度学习的模型的同学,学习如何部署模型,特别是实际产品中

课程简介
  • 课程目标

    让学员熟悉用TensorFlow系列了模型之后,如何部署到实际产品中,并能够自己写代码导出模型和加载模型。

  • 适用人群

    人工智能领域从业者 or 深度学习实际产品开发人员或者想了解训练模型后,如何部署的学员。

  • 课程简介

       让学员可以从实战角度深度的学习深度学习产品开发过程,并能够自己写代码实现TF模型的导出和加载,并用C++接口部署到产品中,如何解决模型加密,多卡支持等,并了解Tensorflow源码。


1第01课 课程介绍 [免费试看]
15:37
2第02课 cuda环境的建立 [免费试看]
10:35
3第03课 python环境建立
14:57
4第04课 C++编译环境建立
11:24
5第05课 分类tf2模型导出 [免费试看]
42:31
6第06课 检测模型导出(1)
20:34
7第07课检测模型导出(2) [免费试看]
30:31
8第08课模型加密工具开发(命令行)
41:46
9第09课模型加密工具开发(加密) [免费试看]
29:12
10第10课模型加密工具开发(解密)
33:28
11第11课tf2.0源码阅读
19:25
12第12课模型api数据结构的定义
54:09
13第13课模型api函数的定义 [免费试看]
22:03
14第14课 Tensor内存的申请和释放
48:00
15第15课 定义内部类(接口)
29:35
16第16课 内部类构造函数的实现
10:23
17第17课内部类Private函数实现
21:32
18第18课 内部类模型加载函数的实现 [免费试看]
18:22
19第19课 内部类推理函数的实现
51:18
20第20课 接口和内部类的连接代码
06:50
讲师介绍
思绪空白
讲师评分5.0分
具有10年以上视频及图像处理开发经验,3年以上人工智能开发经验。开发了很多视频编解码及人工智能项目。主要研究领域为图像处理、视频编解码及人工智能部署工具开发。擅长C/C++/python语言。
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