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Coursera Project Network의 Optimize TensorFlow Models For Deployment with TensorRT 학습자 리뷰 및 피드백

4.6
별점
59개의 평가

강좌 소개

This is a hands-on, guided project on optimizing your TensorFlow models for inference with NVIDIA's TensorRT. By the end of this 1.5 hour long project, you will be able to optimize Tensorflow models using the TensorFlow integration of NVIDIA's TensorRT (TF-TRT), use TF-TRT to optimize several deep learning models at FP32, FP16, and INT8 precision, and observe how tuning TF-TRT parameters affects performance and inference throughput. Prerequisites: In order to successfully complete this project, you should be competent in Python programming, understand deep learning and what inference is, and have experience building deep learning models in TensorFlow and its Keras API. Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions....

최상위 리뷰

LS

2021년 6월 3일

Great workshop, all the concepts were very well explained.

AA

2022년 3월 14일

The first to introduce such a rare and important topic.

필터링 기준:

Optimize TensorFlow Models For Deployment with TensorRT의 10개 리뷰 중 1~10

교육 기관: Awais A

2021년 3월 28일

교육 기관: Jorge G

2021년 2월 25일

교육 기관: Luis S

2021년 6월 4일

교육 기관: Abdelrahman A

2022년 3월 15일

교육 기관: Fabian I M N

2021년 4월 20일

교육 기관: Nusrat I

2021년 4월 16일

교육 기관: Chandra S

2020년 12월 13일

교육 기관: Maftuna E

2020년 9월 10일

교육 기관: Vignesh R

2021년 7월 8일

교육 기관: Yilber R

2020년 10월 1일