深度学习训练完了后如何推理

随着深度学习技术的发展，越来越多的应用场景需要使用深度学习模型进行推理。深度学习训练完毕后，如何进行模型推理是我们需要掌握的技术之一。本文我们将探讨深度学习训练完毕后如何推理，包括推理的几种方式和相关实现示例。

一、推理的几种方式

1. CPU推理

CPU推理是深度学习模型最基础的推理方式。它通过将模型参数加载到内存中，然后在CPU上执行推理计算。由于CPU计算速度相对较低，因此大型模型计算需要较长的时间才能完成。

CPU推理的优点是易于实现和管理，不需要特殊的硬件支持，适合小规模模型的推理计算，例如图像分类、字符识别等。

2. GPU推理

GPU推理是采用图形卡进行模型推理计算。图形卡的处理器数量比CPU多，它能够快速处理并行计算，因此在训练和推理中都有着很好的性能表现。

由于GPU推理计算速度相比于CPU推理计算速度有很大的提升，因此适合大规模的深度学习模型，例如语义分割、目标检测等。

3. FPGA推理

FPGA推理是使用FPGA（场可编程门阵列）进行模型推理计算。FPGA的计算速度比CPU和GPU更快，且能够获得更高的计算精度，因而可以实现更快的模型推理计算速度。

FPGA推理相比于CPU和GPU推理，在深度学习的一些特殊场景下具有更好的表现，例如低功耗场景、实时推理等。

二、相关实现示例

以PyTorch为例，我们将介绍如何使用PyTorch进行推理，并以图像分类模型为例进行说明。

1. CPU推理

首先加载训练好的模型：

import torch

model