Optimize TensorFlow Models For Deployment with TensorRT

4.6
45件の評価
提供:
Coursera Project Network
2,613人がすでに登録済みです
この無料ガイド付きプロジェクトでは、次のことを行います。

Optimize Tensorflow models using TensorRT (TF-TRT)

Use TF-TRT to optimize several deep learning models at FP32, FP16, and INT8 precision

Observe how tuning TF-TRT parameters affects performance and inference throughput

この実践的な経験を面接でアピールする

Clock1.5 hours
Intermediate中級
Cloudダウンロード不要
Video分割画面ビデオ
Comment Dots英語
Laptopデスクトップのみ

This is a hands-on, guided project on optimizing your TensorFlow models for inference with NVIDIA's TensorRT. By the end of this 1.5 hour long project, you will be able to optimize Tensorflow models using the TensorFlow integration of NVIDIA's TensorRT (TF-TRT), use TF-TRT to optimize several deep learning models at FP32, FP16, and INT8 precision, and observe how tuning TF-TRT parameters affects performance and inference throughput. Prerequisites: In order to successfully complete this project, you should be competent in Python programming, understand deep learning and what inference is, and have experience building deep learning models in TensorFlow and its Keras API. Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.

必要事項

It is assumed that are competent in Python programming and have prior experience with building deep learning models with TensorFlow and its Keras API

あなたが開発するスキル

  • Deep Learning
  • NVIDIA TensorRT (TF-TRT)
  • Python Programming
  • Tensorflow
  • keras

ステップバイステップで学習します

ワークエリアを使用した分割画面で再生するビデオでは、講師がこれらの手順を説明します。

  1. Introduction and Project Overview

  2. Setup your TensorFlow and TensorRT Runtime

  3. Load the Data and Pre-trained InceptionV3 Model

  4. Create batched Input

  5. Load the TensorFlow SavedModel

  6. Get Baseline for Prediction Throughput and Accuracy

  7. Convert a TensorFlow saved model into a TF-TRT Float32 Graph

  8. Benchmark TF-TRT Float32

  9. Convert to TF-TRT Float16 and Benchmark

  10. Converting to TF-TRT INT8

ガイド付きプロジェクトの仕組み

ワークスペースは、ブラウザに完全にロードされたクラウドデスクトップですので、ダウンロードは不要です

分割画面のビデオで、講師が手順ごとにガイドします

レビュー

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よくある質問

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