PyTorch 1.4 Tutorials : PyTorch モデル配備 : (オプション) PyTorch から ONNX へモデルをエクスポートして ONNX ランタイムを使用してそれを実行する

プログラミング
ONNX へのエクスポートと、ONNX ランタイムで実行するためのチュートリアル
PyTorch 1.4 Tutorials : PyTorch モデル配備 : (オプション) PyTorch から ONNX へモデルをエクスポートして ONNX ランタイムを使用してそれを実行する

【PyTorch 1.4 Tutorials : PyTorch モデル配備】
◆ ONNX へモデルをエクスポートして実行する
PyTorch は TensorFlow とともに多く利用されている深層学習フレームワークです。1.4 がリリースされましたので、1.4 ドキュメントをベースに翻訳を進めます。

今回は「PyTorch モデル配備」カテゴリーから ONNX へのエクスポートと、ONNX ランタイムで実行するためのチュートリアルです。題材とするモデルは超解像 (= super-resolution) モデルです。これは画像、動画の解像度を増大させる方法で画像処理や動画編集で広く使用されます。

チュートリアルは「Getting Started」「画像」「音声」「テキスト」「強化学習」「モデル配備」「分散訓練」等々のカテゴリーに分かれています。

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