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pytorch로 학습해서 저장한 pth 파일을 cpu에 최적화 하는 방법 PyTorch 모델을 CPU에 최적화하여 배포하기 위해, 모델을 TorchScript로 변환하고, 이를 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다. TorchScript는 PyTorch 모델을 최적화하고, 이식 가능한 형식으로 변환하는 방법을 제공합니다. 이 과정을 통해, 모델을 다양한 플랫폼과 환경에서 실행할 수 있게 되며, 특히 CPU 환경에서의 성능을 개선할 수 있습니다. 1. TorchScript로 모델 변환 PyTorch 모델을 TorchScript로 변환하는 주요 방법에는 두 가지가 있습니다: 트레이싱(Tracing) 과 스크립팅(Scripting). 트레이싱(Tracing) 은 모델을 실행하면서 연산을 기록하여 TorchScri..

CPU에서 사용 가능한 CNN 모델들 실시간으로 CPU에서 동작할 수 있는 Convolutional Neural Network (CNN) 분류 모델은 주로 경량화되고 효율적인 모델들입니다. 이러한 모델들은 적은 계산 리소스로도 높은 성능을 제공하며, 실시간 애플리케이션과 모바일 또는 임베디드 시스템에서 널리 사용됩니다. 여기에는 다음과 같은 모델들이 포함됩니다. 1. MobileNet: MobileNet은 모바일 및 임베디드 디바이스용으로 설계된 경량화 모델 시리즈입니다. 이 모델은 계산량과 모델 크기를 줄이기 위해 깊이별 분리 합성곱(depthwise separable convolutions)을 활용합니다. 깊이별 분리 합성곱은 표준 합성곱을 깊이 분리(convolution)와 점 분리(pointwis..