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将深度学习模型部署为exe需要工具主要包括生产环境下PyTorch模型转换、PyTorch模型转为C++模型、生产环境下TensorFlow模型转换、生产环境下Keras模型转换、生产环境下MXNet模型转换、基于Go语言的机器学习模型部署、通用深度学习模型部署工具箱、前端UI设计资源、移动端和嵌入式模型部署、后端开发部分、基于Python的代码优化和加速等。
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PyTorch是个开源的Python机器学习库，在2017年由Facebook人工智能研究院（FAIR）推出面世。很多从业者都很推崇这款工具，下面小编给大家整理了一些关于PyTorch的一些基本知识，给各位网友做个参考。
1、PyTorch的功能强大。
PyTorch是基与Torch延伸而来，但二者最大的区别在于PyTorch 使用了Python 作为开发语言。最大的功能亮点在于实现强大的GPU加速同时包含自动求导系统的深度神经网络，这是许多主流框架不支持的。 因此，可以简单可以将PyTorch 看作是加入了GPU支持的numpy。 正是因为它功能强大，所以除了在Fb使用外，Twitter、CMU 和Salesforce等机构都在使用。
2、PyTorch的优点。
PyTorch的优点的优点很多，总结下来可以分为几点。第一、核心思想是尽量找一种，最好是唯一一种直观易懂的实现方案；第二、写代码快速；第三、强大的社区支持；第四、代码简单易懂；第五、可以快速实现新的想法。这六点对于程序员来说简直就是福音。
3、学习PyTorch的必要性。
正是因为这款工具如此的好用，所以为了提升效率，很多程序员都将它添加进自己的学习计划当中。主要原因有四点：第一、多学一个框架，有备无患；第二、同类型功能的框架中PyTorch是最优秀的；第三、容易查找bug，后期查错非常方便；第四、更加简单直接，可以看懂底层的框架，对程序员的提升肉眼可见。
以上就是小编整理出来的PyTorch的相关知识。广大网友们，你们觉得如何？欢迎评论区留言交流。
这样生成，第一步，用网格建构几何体造型
1.1 用网格立方体指令MeshBox以以下参数在场景中生成一个立方体网格
◆定位方式：中心点
◆X、Y、Z网格数量：1
◆长、宽、高：120mm
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1.2 选取这个立方体网格，在指令提示栏内键入subdivide指令，对立方体网格进行一次细分操作，回车确认后得到以下结果
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▲每一个网格都被细分成4个
1.3 开启网格的控制点（F10键），用SetPt指令与操作轴来调整网格的外形，让它接近图片内底座的外形
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1.4 使用Gumball操作轴,按住Ctrl+Shift键选取顶部的网格后挤出新网格面，以3轴收缩这些网格面，最后生成底座的凹陷特征
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▲得到这个结果
1.5 打开过滤器Filter，只勾选子物体及点和顶点，这样方便我们选取，然后调整顶部的造型
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▲每次操作完成后记得勾选停用过滤器
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▲得到这个结果
1.6 继续用操作轴、SetPT挤出并调整出底座连接处的形状
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▲可切换至半透明显示模式，方便选取
第二步，生成环绕圆管造型
2.1 在前视图，Curve指令以放置控制点的方式建立环绕状的曲线，以用作后续生成圆管之用。
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2.2 先确认已开启了记录建构历史，再用这曲线以Pipe指令生成圆管
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▲选项中点击为不加盖
2.3 打开过滤器，只勾选曲线和控制点两项，打开这曲线的控制点来调整它的空间形态，最后使圆管符合参考图的形态
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▲带有建构历史来生成圆管空间形态
第三步，转换成网格进行编辑
3.1 选取圆管曲面，用Rebuild指令进行曲面重建，参数设定见下图：
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3.2 选取重建后的圆管，用Mesh指令以下图所示网格选项把曲面转换成网格，最后删除曲面只保留网格对象
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3.3 按着Ctrl+Shift键，按下图所示选取并删除网格
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第四步，生成细分曲面
4.1 使用3DFace指令，把底座与管子间以4边结构的方式进行逐一连接，最后再把管子的开口封闭上。
4.2 连接完成后框选整个模型，用Join指令把所有网格组合成一体
4.3 在指令提示栏中键入subdfrommesh指令，选取模型后回车确定，生成细分曲面
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▲4.1-4.3步骤如动图所示
第五步，细分曲面转换成NURBS实体
5.1 当牙刷架的形态确定后，用ToNurbs指令把这个细分曲面转成NURBS曲面，最后组合成一个实体
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第六步，快速渲染
通过快速设定场景、材质、灯光后，切换到光线跟踪显示模式（Cycles引擎），即可快速得到一张效果不错的渲染图
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PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，用于自然语言处理等应用程序。
2017年1月，由Facebook人工智能研究院（FAIR）基于Torch推出了PyTorch。它是一个基于Python的可续计算包，提供两个高级功能：
1、具有强大的GPU加速的张量计算（如NumPy）；
2、包含自动求导系统的深度神经网络。
优点
1、PyTorch是相当简洁且高效快速的框架；
2、设计追求最少的封装；
3、设计符合人类思维，它让用户尽可能地专注于实现自己的想法；
4、与google的Tensorflow类似，FAIR的支持足以确保PyTorch获得持续的开发更新；
5、PyTorch作者亲自维护的论坛供用户交流和求教问题；
6、入门简单。
扩展资料：
模块
1、Autograd模块
PyTorch使用一种称为自动微分的方法。记录器记录已执行的操作，然后向后重播以计算梯度。当构建神经网络以通过计算前向传递参数的微分来节省一个时间时，此方法特别强大。
2、Optim模块
torch.optim是实现用于构建神经网络的各种优化算法的模块。大多数常用方法已受支持，因此无需从头开始构建它们。
3、nn模块
PyTorch autograd使定义计算图和获取梯度变得容易，但是原始的autograd对于定义复杂的神经网络而言可能太低了。这是nn模块可以提供帮助的地方。
参考资料：百度百科-PyTorch
基于Python的深度学习库、深度学习方向、机器学习方向、自然语言处理方向的一些网站基本都是通过Python来实现的。
机器学习，尤其是现在火爆的深度学习，其工具框架大都提供了Python接口。Python在科学计算领域一直有着较好的声誉，其简洁清晰的语法以及丰富的计算工具，深受此领域开发者喜爱。
早在深度学习以及Tensorflow等框架流行之前，Python中即有scikit-learn，能够很方便地完成几乎所有机器学习模型，从经典数据集下载到构建模型只需要简单的几行代码。配合Pandas、matplotlib等工具，能很简单地进行调整。
而Tensorflow、PyTorch、MXNet、Keras等深度学习框架更是极大地拓展了机器学习的可能。使用Keras编写一个手写数字识别的深度学习网络仅仅需要寥寥数十行代码，即可借助底层实现，方便地调用包括GPU在内的大量资源完成工作。
值得一提的是，无论什么框架，Python只是作为前端描述用的语言，实际计算则是通过底层的C/C++实现。由于Python能很方便地引入和使用C/C++项目和库，从而实现功能和性能上的扩展，这样的大规模计算中，让开发者更关注逻辑于数据本身，而从内存分配等繁杂工作中解放出来，是Python被广泛应用到机器学习领域的重要原因。
pytorch不同语言速度比较：
1、编程语言不同：pytorch采用python语言。编程实际是C语言做底层和C++做接口torch采用lua语言。编程实际是C语言做底层和lua语言做接口的深度学习库。
2、依赖库：pytorch可调用python强大的第三方库，比如opencvtorch可调用lua库函数，目前lua库函数没有python多。
3、效率：python的debug功能比lua强大很多，所以pytorch效率大于torch。