开发心电疾病分类的深度学习模型并部署运行于ARM虚拟硬件平台(AVH)

目录
一、ARM虚拟硬件平台介绍
二、心电疾病分类模型介绍
三、部署流程
3.1 基于百度云平台订阅虚拟硬件镜像
3.2 安装编译相关组件
3.3 数据加载
3.4  模型转换
方式一: tensorflow模型转换为onnx模型,onnx模型转换为TVM模型
方式二: tensorflow模型转换为tensorflow lite模型,tflite模型转换为tvm模型
两种方式部署的差异
3.5 环境变量配置
3.6 模型编译
3.7 模型运行
四、部署测试效果
方式一:tf->onnx->tvm
方式二:tf-tflite->tvm
五、问题QA
六、总结
七、参考文档

一、ARM虚拟硬件平台介绍
Arm 虚拟硬件平台 AVH(Arm Virtual Hardware),是ARM公司推出的虚拟硬件开发方式,通过在云平台中虚拟化流行的物联网开发套件、ARM的处理器和系统,从而扩展并加速了物联网软件开发。--通俗的讲:我们可以通过云平台来远程部署和运行程序在该硬件上(该硬件称为虚拟硬件),在该虚拟硬件平台上可以连接众多ar......

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