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Optimize TensorFlow Models For Deployment with TensorRT

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Optimize TensorFlow Models For Deployment with TensorRT

Snehan Kekre

Instructeur : Snehan Kekre

5 413 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Apprendre, pratiquer et appliquer des compétences professionnelles grâce à des conseils d’experts
4.5

(74 avis)

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

1.5 hours
Apprenez à votre propre rythme
Un apprentissage pratique
Apprendre, pratiquer et appliquer des compétences professionnelles grâce à des conseils d’experts
4.5

(74 avis)

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

1.5 hours
Apprenez à votre propre rythme
Un apprentissage pratique

Ce que vous apprendrez

  • 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

Compétences que vous pratiquerez

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

Détails à connaître

Certificat partageable

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Enseigné en Anglais
Aucun téléchargement ou installation requis(e)

Disponible uniquement sur ordinateur

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

Emplacement réservé

Apprendre, pratiquer et appliquer des compétences prêtes à l'emploi en moins de 2 heures

  • Bénéficiez d’une formation par des experts du secteur
  • Gagnez en expérience pratique en effectuant des tâches professionnelles du monde réel
  • Renforcez votre confiance en utilisant les outils et technologies les plus récents
Emplacement réservé

À propos de ce Projet Guidé

Apprendrez étape par étape

Votre enseignant(e) vous guidera étape par étape, grâce à une vidéo en écran partagé sur votre espace de travail :

  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

Expérience recommandée

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

7 images de projet

Instructeur

Évaluations de l’enseignant
4.5 (7 évaluations)
Snehan Kekre
Coursera Project Network
11 Cours110 424 apprenants

Offert par

Méthode d’apprentissage

  • Apprentissage pratique basé sur les compétences

    Mettez en pratique de nouvelles compétences en effectuant des tâches professionnelles.

  • Conseils d’experts

    Suivez les vidéos pré-enregistrées d’experts à l’aide d’une interface unique, divisée en deux.

  • Aucun téléchargement ou installation requis(e)

    Accédez aux outils et aux ressources dont vous avez besoin dans un espace de travail cloud préconfiguré.

  • Disponible uniquement sur ordinateur de bureau

    Ce Projet Guidé est conçu pour les ordinateurs portables ou de bureau disposant d’une connexion internet fiable, et non pour les appareils mobiles.

Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Avis des étudiants

4.5

74 avis

  • 5 stars

    68,91 %

  • 4 stars

    21,62 %

  • 3 stars

    5,40 %

  • 2 stars

    2,70 %

  • 1 star

    1,35 %

Affichage de 3 sur 74

SJ
4

Révisé le 14 juin 2023

LS
5

Révisé le 3 juin 2021

AA
5

Révisé le 14 mars 2022

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Emplacement réservé

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