深度学习Pytorch模型性能提升.在姿态估计任务中,充分利用Pytorch进行模型的静态量化,以及高效的模型保存和加载。执行pth_to_int.py以获得性能优化的模型,并使用evaluate_model.py进行推理。通过量化技术,成功将模型尺寸从200M减小到50M,推理时间减少约20%。这一性能提升使得深度学习模型更适应资源有限的实际应用场景。
深度学习Pytorch模型性能提升.在姿态估计任务中,充分利用Pytorch进行模型的静态量化,以及高效的模型保存和加载。执行pth_to_int.py以获得性能优化的模型,并使用evaluate_model.py进行推理。通过量化技术,成功将模型尺寸从200M减小到50M,推理时间减少约20%。这一性能提升使得深度学习模型更适应资源有限的实际应用场景。
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