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手写数字识别-Torch
最近更新时间:2024.06.07 10:16:43首次发布时间:2024.04.10 10:20:03

手写数字识别-Torch 是一个使用 PyTorch 框架和 Minist 数据集训练的,用于识别手写数字的官方模型。本模型能够接受手写数字图像作为输入,预测出对应的数字。

模型基本信息

您可以在边缘智能控制台的 官方模型 列表访问本模型。下图展示了本模型的基本信息。
图片

框架

本模型是 PyTorch 格式的模型。

输入

名称

类型

形状

转换形状

格式

INPUT__0

FP32

1,28,28

NONE

输入说明:

  • 本模型支持同时输入多张图像。输入的是一组灰度图像,尺寸为 12828(图像通道数 × 宽 × 高 )。
  • 输入的通道顺序为 NCHW。其中,N表示批处理大小,C代表图像通道数(1),H 表示图像的高度(28),W 表示图像的宽度(28)。

输出

名称

类型

形状

转换形状

OUTPUT__0

FP32

10

输出说明:

  • 本模型输出为N组一维向量,向量各个位置上的数值代表结果为位置下标的概率。

模型版本

本模型提供 1 个可部署版本。
图片

版本名称

最大批处理大小

硬件架构要求

其他说明

v1

100

模型部署

参考 部署模型服务进行模型服务的部署。在 部署模型服务 参数配置页面,修改以下配置:

说明

下表中未包含的配置项无需修改,统一使用默认值。

类型

配置项

说明

基本信息

节点

选择一个节点(一体机)。

服务名称

设置一个服务名称。该名称不能与节点上其他服务的名称重复。

模型信息

模型

选择 手写数字识别-Torch

模型版本

选择 v1

服务配置

HTTP端口

指定节点上的一个空闲端口。

GRPC端口

指定节点上的一个空闲端口。