DLI 精选课程 | 用TensorRT 优化和部署TensorFlow模型

课程名称：使用TensorRT优化和部署TensorFlow模型  

预备知识: 具有使用TensorFlow和Python的经验

框架: TensorFlow, Python, TensorRT (TF-TRT)

课件语言: 英文

课程介绍：

学习使用内置TensorRT库(TF-TRT)和Python在TensorFlow平台中生成高性能深度学习模型的基础知识。将探索:

• 如何预处理分类模型，冻结图和权值以进行优化

• 熟悉使用FP32、FP16和INT8进行图形优化和量化的基本原理

• 使用TF-TRT API优化子图并选择最适合您的模型的优化参数

• 在Python中设计和嵌入定制操作，以减少非支持层问题，并优化检测模型

完成本课程之后，您将了解如何利用TF-TRT来实现可部署的优化模型。

如何开始学习本期课程

课程网址：用电脑Chrome或Firefox浏览器访问DLI官网 www.nvidia.cn/dli，选择在线培训栏目下的相应课程，点击课程名称以展开课程介绍，再点击按钮开始学习。

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关于 NVIDIA 深度学习学院（DLI）

 

面向开发者、数据科学家和研究人员，DLI 在全球提供深度学习和加速计算的应用实践培训。通过在云端完全配置的 GPU 服务器上训练和部署神经网络，亲自实践完成应用项目开发，掌握深度学习应用开发的策略、方法、资源和端到端流程。其中通过8小时的主题培训，参与者可以获得NVIDIA培训证书，助力职业发展。

 

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