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将深度学习模型部署为exe需要哪些工具

将深度学习模型部署为exe需要工具主要包括生产环境下PyTorch模型转换、PyTorch模型转为C++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。

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PyTorch到底好用在哪里?

PyTorch是个开源的Python机器学习库，在2017年由Facebook人工智能研究院（FAIR）推出面世。很多从业者都很推崇这款工具，下面小编给大家整理了一些关于PyTorch的一些基本知识，给各位网友做个参考。

1、PyTorch的功能强大。

PyTorch是基与Torch延伸而来，但二者最大的区别在于PyTorch 使用了Python 作为开发语言。最大的功能亮点在于实现强大的GPU加速同时包含自动求导系统的深度神经网络，这是许多主流框架不支持的。 因此，可以简单可以将PyTorch 看作是加入了GPU支持的numpy。 正是因为它功能强大，所以除了在Fb使用外，Twitter、CMU 和Salesforce等机构都在使用。

2、PyTorch的优点。

PyTorch的优点的优点很多，总结下来可以分为几点。第一、核心思想是尽量找一种，最好是唯一一种直观易懂的实现方案；第二、写代码快速；第三、强大的社区支持；第四、代码简单易懂；第五、可以快速实现新的想法。这六点对于程序员来说简直就是福音。

3、学习PyTorch的必要性。

正是因为这款工具如此的好用，所以为了提升效率，很多程序员都将它添加进自己的学习计划当中。主要原因有四点：第一、多学一个框架，有备无患；第二、同类型功能的框架中PyTorch是最优秀的；第三、容易查找bug，后期查错非常方便；第四、更加简单直接，可以看懂底层的框架，对程序员的提升肉眼可见。

以上就是小编整理出来的PyTorch的相关知识。广大网友们，你们觉得如何？欢迎评论区留言交流。

pipe软件怎样生成可达图

这样生成，第一步，用网格建构几何体造型

1.1 用网格立方体指令MeshBox以以下参数在场景中生成一个立方体网格

◆定位方式：中心点

◆X、Y、Z网格数量：1

◆长、宽、高：120mm

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1.2 选取这个立方体网格，在指令提示栏内键入subdivide指令，对立方体网格进行一次细分操作，回车确认后得到以下结果

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▲每一个网格都被细分成4个

1.3 开启网格的控制点（F10键），用SetPt指令与操作轴来调整网格的外形，让它接近图片内底座的外形

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1.4 使用Gumball操作轴,按住Ctrl+Shift键选取顶部的网格后挤出新网格面，以3轴收缩这些网格面，最后生成底座的凹陷特征

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▲得到这个结果

1.5 打开过滤器Filter，只勾选子物体及点和顶点，这样方便我们选取，然后调整顶部的造型

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▲每次操作完成后记得勾选停用过滤器

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▲得到这个结果

1.6 继续用操作轴、SetPT挤出并调整出底座连接处的形状

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▲可切换至半透明显示模式，方便选取

第二步，生成环绕圆管造型

2.1 在前视图，Curve指令以放置控制点的方式建立环绕状的曲线，以用作后续生成圆管之用。

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2.2 先确认已开启了记录建构历史，再用这曲线以Pipe指令生成圆管

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▲选项中点击为不加盖

2.3 打开过滤器，只勾选曲线和控制点两项，打开这曲线的控制点来调整它的空间形态，最后使圆管符合参考图的形态

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▲带有建构历史来生成圆管空间形态

第三步，转换成网格进行编辑

3.1 选取圆管曲面，用Rebuild指令进行曲面重建，参数设定见下图：

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3.2 选取重建后的圆管，用Mesh指令以下图所示网格选项把曲面转换成网格，最后删除曲面只保留网格对象

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3.3 按着Ctrl+Shift键，按下图所示选取并删除网格

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第四步，生成细分曲面

4.1 使用3DFace指令，把底座与管子间以4边结构的方式进行逐一连接，最后再把管子的开口封闭上。

4.2 连接完成后框选整个模型，用Join指令把所有网格组合成一体

4.3 在指令提示栏中键入subdfrommesh指令，选取模型后回车确定，生成细分曲面

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▲4.1-4.3步骤如动图所示

第五步，细分曲面转换成NURBS实体

5.1 当牙刷架的形态确定后，用ToNurbs指令把这个细分曲面转成NURBS曲面，最后组合成一个实体

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第六步，快速渲染

通过快速设定场景、材质、灯光后，切换到光线跟踪显示模式（Cycles引擎），即可快速得到一张效果不错的渲染图

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pipe flow expert 教程

pipe flow expert 教程 2013版本

PipeTransformer：适用于大规模模型分布式训练的自动化弹性管线

内容导读 本文围绕一篇论文展开，探讨了 PyTorch DDP (torch.nn.parallel) 以及 Pipeline (torch.Distributed.Pipeline) 的加速混合。 本文首发自微信公众号「PyTorch 开发者社区」 论文题目： PipeTransformer: Automated Elastic Pipelining for Distributed Training of Large-scale Models（PipeTransformer: 用于大规模模型分布式训.

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史上最全三维建模软件汇总_普通网友的博客_最容易入门的...

3、Rhino Rhinocero,简称Rhino,又叫犀牛,是一款三维建模工具。不过不要小瞧它,它的基本操作和AutoCAD有相似之处,拥有AutoCAD基础的初学者更易于掌握犀牛。目前广泛应用于工业设计、建筑、家具、鞋模设计,擅长产品外观造型建模。 4、Zbrush ...

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OCTO 2.0:美团基于Service Mesh的服务治理系统详解_美团技术团队的博客...

基础设施是指美团现有的服务治理系统OCTO1.0,包括MNS、KMS(鉴权管理服务)、MCC(配置管理中心)、Rhino(熔断限流服务)等。这些系统接入到OCTO 2.0的控制平面,避免过多重构引入的不必要成本。

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进程（四）：进程间通信 —— Queue（队列）和Pipe（管道）

目录 进程间通信 队列 概念介绍 方法介绍 代码实例 生产者消费者模型 JoinableQueue([maxsize]) 管道(了解) 进程间通信 IPC(Inter-Process Communication) 队列 概念介绍 创建共享的进程队列，Queue是多进程安全的队列，可以使用Queue实现多进程之间的数据传递。 ●Queue([maxsize]) 创建...

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PIPE 使用介绍

文章目录一、pipe 简介二、pipe 代码示例 一、pipe 简介 pipe 也叫无名管道，有如下特点： 半双工，同一时刻数据只能一端操作 数据只能从一端写入，从另一端读出 存储在内存缓冲区，不存储在文件系统中，只能用于父子进程通信 数据一旦从管道中读走，就从管道中释放空间 二、pipe 代码示例 创建无名管道，其中 fd[0] 固定用于读管道，而 fd[1] 固定用于写管道 一般文件 I/O 的函数都可以用来操作管道( lseek() 除外) 默认情况当管道里没有数据时，另一个进程调用 read(

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3dmax软件给模型添加标注尺寸教程_3d模型的博客_3dmax做的模型...

步骤一、使用3dmax软件的“工具”—“测量距离”,可以测量任意位置的距离。包括模型之间的尺寸。 步骤二、我们可以看到使用3dmax软件测量距离工具后的模型尺寸结果。接下来我们需要将尺寸数据添加标注到模型上。

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Rhino5曲面造型插件Autodesk T-Splines v4.0.r11183 Autodesk T-Splines结合了Nurbs和细分表面建模技术的特点,虽然和Nurbs很相似,不过它极大地减少了模型表 面上的控制点数目,可以进行局部细分和合并两个Nurbs面片等操作,使你的建模操作...

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Go语言并发模型：像Unix Pipe那样使用channel

简介 Go语言的并发原语允许开发者以类似于 Unix Pipe 的方式构建数据流水线 (data pipelines)，数据流水线能够高效地利用 I/O和多核 CPU 的优势。 本文要讲的就是一些使用流水线的一些例子，流水线的错误处理也是本文的重点。 阅读建议 数据流水线充分利用了多核特性，代码层面是基于 channel 类型 和 go ...

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2.通过网络实现多专业实时协同设计、真实的现场环境，多个专业组可以协同设计以建立一个详细的3D数字工厂模型，每个设计者在设计过程中都可以随时查看其它设计者正在干什么；3.交互设计过程中，实时三维碰撞检查，PDMS能自动地在元件和各专业设计之间进行碰撞检查，在整体上保证设计结果的准确性；4.拥有独立的数据库结构，元件和设备信息全部可以存储在参数化的元件库和设备库中，不依赖第三方数据库；5.开放的开发...

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8款超级好用的3D建模软件上下篇_李旭me的博客_3d建模软件

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浅谈管道模型(Pipeline)

本篇和大家谈谈一种通用的设计与处理模型——Pipeline（管道）。 Pipeline简介 Pipeline模型最早被使用在Unix操作系统中。据称，如果说Unix是计算机文明中最伟大的发明，那么，Unix下的Pipe管道就是跟随Unix所带来的另一个伟大的发明【1】。我认为管道的出现，所要解决的问题，还是软件设计中老生常谈的设计目标——高内聚，低耦合。它以一种“链式模型”来串接不同的程序或者不同...

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pipe建模工具使用_GraphPipe

软件简介GraphPipe 是甲骨文开源的通用深度学习模型部署框架。官方对 GraphPipe的定义为，这是一种协议和软件集合，旨在简化机器学习模型部署并将其与特定于框架的模型实现分离。甲骨文表示，这一新工具可提供跨深度学习框架的模型通用 API、开箱即用的部署方案以及强大的性能。GraphPipe 为在网络上传递张量数据(tensordata)提供了一个标准、高性能的协议，以及提供了客户端和服务...

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Select模型（PIPE）

Lin中的函数select和poll用来，支持Unix中I/O复用的功能，在Unix中I/O模型可以分为以一几种： （1）阻塞I/O （2）非阻塞I/O （3）I/O复用（select和poll） （4）信号驱动I/O(SIGIO) （5）异步I/O 其中，现在比较流行的I/O模型是阻塞I/O模型.阻塞I/O是当应用程序和内核交换数据时，由于内核还没有准备

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深入理解PIPE

转载： 在linux中要进行进程间通信有多种方法：pipe、fifo、共享内存，信号量，消息队列，共享文件等等。其中pipe和fifo 使用最广泛，二者的区别为pipe为匿名管道，只能用在有父子关系的进程间通信，而fifo可以通过文件系统中的一个文件取得，所以不受上述限制。作为父子进程间通信的通道，pipe同样可以看作是一个先进先出的

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最新发布 HQoS配置学习

传统的QoS基于端口进行流量调度，无法区分用户和用户不同的业务。HQoS可以针对每个用户的业务流进行队列调度。

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犀牛重建曲面_犀牛建模常用命令及思路分析

犀牛建模常用命令及思路分析对于新手刚接触犀牛建模的软件都是比较懵懂，有许多的细节都不太了解，所以需要许多资料和教程来教新手学会这些技能，从建模到渲染这些步骤，好的技术都是不断操练才有所效果的，一起来看看给新人的犀牛建模常用技巧！首先我们大家要对视图进行认识了解视图一般默认为四个视图(正视图、顶视图、透视图、右视图)也可以根据自己的需求更改添加视图点击视图名称右键里面可以根据自己的需要更改视图的模式...

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Linux网络编程 - 在服务器端运用进程间通信之管道(pipe)

本文主要讲解进程间通信之一的管道（匿名管道）方式，讨论Linux系统中管道的工作原理及其使用方法，并将管道机制运用在Linux网络编程之中。

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一个大型的应用系统，往往需要众多进程协作，进程（Linux进程概念见附1）间通信的重要性显而易见。本系列文章阐述了Linux环境下的几种

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步骤 顶部菜单“工具” “选项” 左边的“Rhino选项” 展开“工具列” “大小和型式” 勾选“显示边栏” 确定

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【实例简介】petri网建模工具pipe4.3，需要先配置java环境【实例截图】【核心代码】PIPEv4.3.0├── __MACOSX│ └── PIPEv4.3.0└── PIPEv4.3.0├── launch.bat├── launch.sh├── Pipe│ ├── cfg│ │ ├── classification.properties│ │ ├── comp...

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7分钟学会匿名管道pipe()的使用（内附完整代码测试）

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NURBS是大部分三维软件支持的一种优秀的建模方式，它能很好的控制物体表面的曲线度，从而创建出更逼真、更生动的造型。NURBS是非均匀有理样条曲线的缩写。 Cinema 4D提供的NURBS建模方式分为细分曲面、挤压、旋转、放样、扫描和贝塞尔6种。 细分曲面 ： 挤压 旋转 放样 扫描 贝塞尔 ...

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linux下面的pipe命令

pipe命令在linux shell中是很重要的概念管道pipe，意思是上一次命令的输出是下一个命令的输入，但是，我们知道，一个命令的输出，是没有固定格式的如ls -l一样，输出的是大段大大段的数据，那么我们怎么把这些数据格式化成为我们下一个命令能用的呢？这就要用linux下面的一些管道命令了；1）cut： cut －d “分隔符” －f "区快" －c "字符界限" 如： cut /et

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rhino细分工具讲解

pipe建模工具使用

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pytorch是什么？

PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，用于自然语言处理等应用程序。

2017年1月，由Facebook人工智能研究院（FAIR）基于Torch推出了PyTorch。它是一个基于Python的可续计算包，提供两个高级功能：

1、具有强大的GPU加速的张量计算（如NumPy）；

2、包含自动求导系统的深度神经网络。

优点

1、PyTorch是相当简洁且高效快速的框架；

2、设计追求最少的封装；

3、设计符合人类思维，它让用户尽可能地专注于实现自己的想法；

4、与google的Tensorflow类似，FAIR的支持足以确保PyTorch获得持续的开发更新；

5、PyTorch作者亲自维护的论坛供用户交流和求教问题；

6、入门简单。

扩展资料：

模块

1、Autograd模块

PyTorch使用一种称为自动微分的方法。记录器记录已执行的操作，然后向后重播以计算梯度。当构建神经网络以通过计算前向传递参数的微分来节省一个时间时，此方法特别强大。

2、Optim模块

torch.optim是实现用于构建神经网络的各种优化算法的模块。大多数常用方法已受支持，因此无需从头开始构建它们。

3、nn模块

PyTorch autograd使定义计算图和获取梯度变得容易，但是原始的autograd对于定义复杂的神经网络而言可能太低了。这是nn模块可以提供帮助的地方。

参考资料：百度百科-PyTorch

怎样用python实现深度学习

基于Python的深度学习库、深度学习方向、机器学习方向、自然语言处理方向的一些网站基本都是通过Python来实现的。

机器学习，尤其是现在火爆的深度学习，其工具框架大都提供了Python接口。Python在科学计算领域一直有着较好的声誉，其简洁清晰的语法以及丰富的计算工具，深受此领域开发者喜爱。

早在深度学习以及Tensorflow等框架流行之前，Python中即有scikit-learn，能够很方便地完成几乎所有机器学习模型，从经典数据集下载到构建模型只需要简单的几行代码。配合Pandas、matplotlib等工具，能很简单地进行调整。

而Tensorflow、PyTorch、MXNet、Keras等深度学习框架更是极大地拓展了机器学习的可能。使用Keras编写一个手写数字识别的深度学习网络仅仅需要寥寥数十行代码，即可借助底层实现，方便地调用包括GPU在内的大量资源完成工作。

值得一提的是，无论什么框架，Python只是作为前端描述用的语言，实际计算则是通过底层的C/C++实现。由于Python能很方便地引入和使用C/C++项目和库，从而实现功能和性能上的扩展，这样的大规模计算中，让开发者更关注逻辑于数据本身，而从内存分配等繁杂工作中解放出来，是Python被广泛应用到机器学习领域的重要原因。

pytorch不同语言速度比较

pytorch不同语言速度比较：

1、编程语言不同：pytorch采用python语言。编程实际是C语言做底层和C++做接口torch采用lua语言。编程实际是C语言做底层和lua语言做接口的深度学习库。

2、依赖库：pytorch可调用python强大的第三方库，比如opencvtorch可调用lua库函数，目前lua库函数没有python多。

3、效率：python的debug功能比lua强大很多，所以pytorch效率大于torch。

文章标题：pytorchgo语言 pytorch c语言
转载来于：https://www.cdcxhl.com/article32/dodojsc.html

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