16、深度学习网络的训练、保存、加载与部署指南

深度学习网络的训练、保存、加载与部署指南

1. 深度学习网络训练与相关服务概述

在深度学习领域，不同的硬件和服务为网络训练提供了多样的选择。以下是一些关键的训练场景及相关情况：
- Jetson Nano GPU 上训练深度学习网络 ：Item 2e 负责“在 Jetson Nano GPU 上训练深度学习网络”的既定工作流程。详细示例可参考 URL [84]。
- Watson VR 服务 ：该服务已被弃用，因此无法使用它来训练自定义模型，Item 2f 负责相关既定工作流程。

2. 深度学习网络的保存与加载

2.1 保存深度学习网络

使用 TensorFlow 工具集可以实现深度学习网络的保存，Item 3 负责此工作流程。保存的模型可以存储在本地存储或云存储中。URL [100] 提供了存储深度学习网络相关任务的工作流程。

2.2 加载深度学习网络

Item 4 负责“加载深度学习网络”的既定工作流程。从本地存储或云存储加载模型的详细内容可在 URL [101] 查看。

以下是一个简单的操作步骤表格：
| 操作 | 负责项 | 详细信息 URL |
| — | — | — |
| 在 Jetson Nano GPU 上训练 | Item 2e | [84] |
| 尝试使用 Watson VR 服务训练（已不可用） | Item 2f | - |
| 保存深度学习网络 | Item 3 | [100] |
| 加载深度学习网络 |