【PyTorch 1.5 Tutorials】Flask REST API で PyTorch モデルを配備する

プログラミング
「PyTorch モデル配備」カテゴリーから Flask REST API で PyTorch モデルを配備するためのチュートリアル
【PyTorch 1.5 Tutorials】Flask REST API で PyTorch モデルを配備する

【PyTorch 1.5 Tutorials : Flask REST API で PyTorch モデルを配備する】
今回は「PyTorch モデル配備」カテゴリーから Flask REST API で PyTorch モデルを配備するためのチュートリアルです。Flask を利用してモデルを配備し、モデル推論のための REST API を公開します。画像を検出する、事前訓練された DenseNet 121 モデルを配備します。

PyTorch は TensorFlow とともにポピュラーな深層学習フレームワークです。PyTorch 1.5 が 4 月にリリースされてドキュメントも再構成されていますので再翻訳しています。

チュートリアルは「PyTorch の学習」「画像/ビデオ」「音声」「テキスト」「強化学習」「PyTorch モデル配備」等のカテゴリーに分かれています。 <詳細>

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