PyTorch
Datotečni format: .pt ali .pth
Opis: Uporablja se za shranjevanje uteži, sheme in drugih metapodatkov modela PyTorch. Običajno se uporablja v fazi usposabljanja in razmišljanja.
TorchScript
Format datoteke: .pt ali .torchscript
Opis: PyTorch model, preveden s TorchScriptom, ki lahko teče brez Python interpreterja. Idealno za učinkovito nameščanje modelov in večplatformne aplikacije.
ONNX Runtime
Format datoteke: .onnx
Opis: ONNX (Open Neural Network Exchange) je odprt format, ki se uporablja za predstavitev modelov globokega učenja. ONNX Runtime je visokozmogljiv inferenčni pogon, ki podpira različne strojne pospeševalnike. ONNX datoteke je mogoče izvoziti v več ogrodjih in jih uporabljati na več platformah.
OpenVINO
Datoteka formats:.xml in .bin
Opis: Orodjarna OpenVINO pretvori model v vmesno predstavitev (IR) z dvema datotekama:
.xml File: Opisuje strukturo modela.
.bin File: Shrani uteži modela. OpenVINO podpira več strojnih pospeševanj, kot so CPU, GPU, VPU itd.
TensorRT
Format datoteke: .engine
Opis: TensorRT je visokozmogljiva knjižnica za optimizacijo sklepanja, ki jo zagotavlja NVIDIA in je posebej optimizirana za grafične kartice. datoteke motorja so modeli, optimizirani za TensorRT, za učinkovito sklepanje na NVIDIA GPU-jih.
CoreML (samo za macOS)
Format datoteke: .mlmodel
Opis: CoreML je okvir strojnega učenja, ki ga zagotavlja Apple, zasnovan za naprave iOS in macOS. datoteke mlmodel so modeli v formatu CoreML, ki omogočajo učinkovito sklepanje neposredno na Apple napravah.
TensorFlow GraphDef
Datotečni format: .pb
Opis: GraphDef je zgodnji format za shranjevanje modela za TensorFlow, ki predvsem vsebuje definicije računalniških grafov. Čeprav ni tako priljubljen kot SavedModel, se v nekaterih primerih še vedno uporablja.
TensorFlow Lite
Format datoteke: .tflite
Opis: TensorFlow Lite je lahka različica TensorFlow, zasnovana za mobilne in vgrajene naprave. TFlite datoteke so optimizirani modeli za delovanje v okoljih z omejenimi viri.
PaddlePaddle
Formati datotek: .pdparams in .pdmodel
Opis: PaddlePaddle je odprtokodni okvir za globoko učenje, ki ga je razvil Baidu. Modeli so običajno shranjeni kot dve datoteki:
.pdmodel datoteka: opisuje arhitekturo modela.
.pdparams datoteka: Shrani uteži modela. |
Objavljeno 2025-2-4 ob 20:43:40
|
|
|
Najemodajalec|
Objavljeno 7. 2. 2025 ob 10:52:01
|
