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  • 概述
  • 用法

NVIDIA TAO

Supported on:RVC2RVC4

概述

NVIDIA TAO (Train, Adapt, and Optimize) 是一个强大的 AI 工具包，旨在简化和加速计算机视觉、语音和自然语言处理的 深度学习模型开发。TAO 构建在 NVIDIA 的尖端 AI 框架之上，使开发人员能够以最少的编码来微调预训练模型，从而 减少对大型数据集和广泛机器学习专业知识的需求。通过利用迁移学习和模型剪枝，TAO 简化了 AI 开发流程，使企 业能够高效地部署高性能 AI 应用。您可以在其官方文档中了解更多关于 该工具包的信息。除了工具包，他们还提供了一个 NCG Catalog，其中包含集合、容器和 Helm 图表等内容，还为许多不同的用例提 供了庞大的模型库。您可以在此处 探索所有模型。

用法

TAO Toolkit 允许您训练自定义模型。有关详细指南，请参阅官方文档并探索各种实践教程。训练完成后，您将获得一个 .tlt 模型文件，需要将其转换为 ONNX 格式。以下是如何导出重新识别模型的示例：
Command Line
1tao model re_identification export \
2 -e $USER_EXPERIMENT_DIR/media/experiment_market1501_resnet.yaml \
3    results_dir=$USER_EXPERIMENT_DIR \
4 encryption_key=$KEY \
5    export.checkpoint=$USER_EXPERIMENT_DIR/resnet50_market1501_aicity156.tlt \
6 export.onnx_file=$USER_EXPERIMENT_DIR/resnet50_market1501_aicity156.onnx
导出后，您应该会得到一个 ONNX 文件。从这里开始，请按照 RVC 转换部分 中概述的步骤进行操作。或者，您可以参阅我们的ONNX 转换教程以获取详细的演练。如果您不想训练自己的模型，可以使用 TAO 模型库中的预训练模型。其中许多模型已提供 ONNX 格式，允许您跳过转换步骤，直接准备模型以在 RVC 设备上部署。