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近日,PyTorch团队推出了一款新的轻量级运行时和模型转换工具,以支持在资源受限的边缘设备上运行。此次推出的PyTorch Lite运行时,具有轻量级、高效、低延迟等特点,可以在边缘设备上运行深度学习模型,解决传统云端计算的高延迟、网络不稳定等问题。同时,PyTorch Lite还支持对TensorFlow、Caffe2等其他平台的模型进行转换。该工具的推出,将有助于加速深度学习在边缘设备上的应用。

核心要点

  • PyTorch团队推出轻量级运行时,支持在边缘设备上运行
  • PyTorch Lite运行时具有轻量级、高效、低延迟等特点
  • PyTorch Lite还支持对TensorFlow、Caffe2等其他平台的模型进行转换

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