深度学习模型转换技术

什么是深度学习模型转换

首先需要明白深度学习模型的概念，在使用深度学习
深度学习模型是指一种包含深度神经网络结构的机器学习模型。算法工程师使用某种深度学习框架构建好模型，经调参和训练优化后，将最终生成的网络参数和模型结构一并保存，得到的文件即为可用于前向推理的模型文件。不同深度学习框架训练得到的模型文件的格式不尽相同，但完整的模型文件一般都包含了张量数据、运算单元和计算图等信息。

之前在复现jetson nano上部署yolov4-tiny，实时检测目标时用到了两次模型转换，很疑惑为啥要转换模型，今天就来学习下模型转换相关技术，用到的两次模型准换：

    ①yolo转onnx
​    ②onnx转trt

什么是onnx?+

了解一下：深度学习模型转换与部署那些事(含ONNX格式详细分析)

什么是tensorRT？

为什么要模型转换

目的是为了提速，简单的来说

如何进行模型转换

tensorRT