人工智能正在边缘计算领域迅速普及。因此，在 Arm 边缘设备上部署机器学习模型变得越来越重要。基于 Arm 的处理器因其低功耗和高效率而在嵌入式系统中十分常见。本教程将向您展示如何在 Raspberry Pi 或 NVIDIA Jetson Nano 等 Arm 边缘设备上部署 PyTorch 模型。
前提条件
开始之前，请确保具备以下条件：
1.硬件： 基于 Arm 的设备，如 Raspberry Pi、NVIDIA Jetson Nano 或类似的边缘设备。
2.软件
- 设备上必须安装 Python 3.7 或更高版本。
- 与 Arm 架构兼容的 PyTorch 版本。
- 经过训练的 PyTorch 模型。
3.依赖项： 您必须安装 torch、torchvision 等库以及其他所需的 Python 软件包。
作者：Cornelius Maroa
文章来源：https://community.arm.com/arm-community-blogs/b/ai-blog/posts/deploying-pytorch-models-on-arm-edge-devices-a-step-by-step-tutorial
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