实践经验｜ PyTorch开发部署时5个常见错误

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↑ 点击 蓝字  关注极市平台 作 者丨Taras Matsyk 来源丨AI公园 编辑丨极市平台 极市导读   本文列举了5个将PyTorch应用到生产时容易遇到的5个错误操作。 >> 加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿 ML是有趣的，ML是受欢迎的，ML无处不在。大多数公司要么使用TensorFlow，要么使用PyTorch，还有些老家伙喜欢Caffe。 尽管大多数教程和在线教程使用TensofFlow，但我的大部分经验都是使用PyTorch。在这里，我想分享在生产中使用PyTorch最常见的5个错误。考虑过使用CPU吗？使用多线程？使用更多的GPU内存？这些坑我们都踩过。 错误 #1 — 在推理模式下保存动态图 如果你以前使用过TensorFlow，那么你可能知道TensorFlow和PyTorch之间的关键区别 —— 静态图和动态图。调试TensorFlow非常困难，因为每次模型更改时都要重新构建graph。这需要时间、努力和你的希望。当 ………………………………