Tensorflow 模型 C++部署实战2-高级部分-2-高级主题1-新版本移植1-环境配置-郭秀江的在线视频教程

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你将收获

给Tensorflow部署框架增加更多功能

了解如何优化tensorflow部署框架的性能

适用人群

深度学习研究及开发人员

课程介绍

本课程是《Tensorflow 模型 C++部署实战》部分的续集，高级部分，主要讲述，如何进行新版本移植，加载Frozen pb, 虚拟GPU， TF-TRT优化专题，对部署框架增加更多功能和性能优化。

课程讨论

Heizie

2020-07-29

老师您好，我看TF-TRT官网介绍是直接用python转换出一个trt的计算图，然后在利用里面的TRTEngineOP来写出一个plan文件，然后再用C++来写一个推理的代码，里面有IEngine之类的，只依赖TRT。不太懂为什么老师您这个方法需要用Tensorflow

mingidaner

2020-06-08

郭老师，tensorflow源码编译后的.so文件比较大，可以用tensorrt c++直接加载模型tensorflow2.0编译好的模型吗？在网上找了很多，说是要将pb模型转换成uff格式，但python的uff不支持tensorflow2.0

kitterive_guo

2020-06-07

不少学员要求出windows的视频，我已经在网盘课件中上传了windows的源码和测试代码，已经购买的学员可以下载了，本周会增加讲解视频。