前言 深度学习模型的开发周期，包括训练阶段和部署阶段。训练阶段，用户需要收集训练数据，定义自己的模型结构，在CPU或者GPU硬件上进行训练，这个过程反复优化，直到训练出满意精度的模型。有了模型之后，我们需要将模型服务部署运行，我们期望服务延迟越低越好，吞吐越高越好。这里会从编译优化的角度来分析一下如何进行深度学习模型推理优化。 1. 推理优化现状 1.1 原生框架部署 - TF/PT 模型使用原生...

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