苏州深度学习模型部署框架之ONNXRuntime 2024-12-10 14:22:46

  一、课程大纲

  1.ONNXRUNTIME基础

  ONNXRUNTIME简介与优势

  ONNX模型格式解析

  2.模型转换与准备

  如何将主流框架(如TensorFlow、PyTorch)的模型转换为ONNX格式

  ONNX模型优化与验证

  ONNXRUNTIME部署实践

  在不同硬件平台(CPU、GPU)上部署ONNXRUNTIME

  使用ONNXRUNTIME进行模型推理

  3.模型加速技巧

  利用硬件加速(如CUDA)提升模型推理速度

  多线程与并行处理技术

  4.实战案例分析

  分析并实践ONNXRUNTIME在图像分类、目标检测等任务中的应用

  解决部署与加速过程中遇到的实际问题 

  二、服务体系

  苏州大林机器视觉实训中心为学员提供以下服务体系：

  全程技术支持：学员在学习过程中遇到问题时，可随时获得技术支持和解答。

  学习资源分享：提供丰富的学习资料和案例，帮助学员更好地理解和掌握课程内容。

  职业发展规划：根据学员的实际情况和兴趣，提供个性化的职业发展规划建议。 

  三、适用对象

  具有一定计算机视觉基础和编程经验的工程师、开发者，希望提升自己在模型部署与加速方面的技能，以更好地应对实际项目中的性能需求。

  从事人工智能、机器学习、深度学习等相关领域的研究人员和技术人员，对模型的高效部署和应用感兴趣，希望深入了解ONNXRUNTIME的原理和实践方法。

  相关专业的在校学生和研究生，想要学习和掌握计算机视觉模型部署与加速的前沿技术，为未来的职业发展打下坚实的基础。 

  四、课程目标

  帮助学员全面掌握ONNXRUNTIME计算机视觉模型部署与加速的理论知识和实践技能，能够独立完成模型的转换、部署和优化工作。

  培养学员的创新意识和解决实际问题的能力，使学员能够在不同的应用场景中灵活运用所学知识，开发出高效、可靠的计算机视觉应用系统。

  提升学员的团队协作能力和沟通能力，使学员能够在实际项目中与团队成员有效地合作，共同完成项目的开发和实施。

  为学员提供计算机视觉领域的前沿技术和行业动态，拓宽学员的视野，为学员的职业发展和技术提升提供有力的支持。