目录 在生产中转换 PyTorch 模型： 将 PyTorch 模型转换为 C++： 在生产中部署 TensorFlow 模型： 在生产中转换 Keras 模型： 在生产中部署 MXNet 模型： 使用 Go 部署机器学习模型： 通用深度学习部署工具包： 华为深度学习框架： 通用深度学习编译器堆栈： 深度学习框架之间的模型转换： 一些 Caffe2 教程： 一些用于设计 UI（前端开发）的有用资源： 移动和嵌入式设备开发： 后端开发部分： GPU 管理库： 加速和可扩展的 Python 代码： 深度学习的硬件说明： 其他 在生产中转换 PyTorch 模型： PyTorch 生产级教程[太棒了] 通往 1.0 之路：生产就绪的 PyTorch PyTorch 1.0 跟踪 JIT 和 LibTorch C++ API 将 PyTorch 集成到 NodeJS [好文章] PyTorch 中的模型服务 PyTorch 夏季黑客马拉松[非常重要]
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这篇博客详细介绍了如何在生产环境中转换和部署PyTorch、TensorFlow、Keras及MXNet模型。内容包括PyTorch模型的C++集成、NodeJS部署，以及TensorFlow、Keras模型的部署策略。还涉及了使用Go、Caffe2、ONNX等工具进行模型转换和部署，以及在前端和后端开发中的一些资源和实践。
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