【边缘AI】在工控机上部署TensorFlow/PyTorch模型

一、边缘AI优势

• 低延迟：本地推理，毫秒级响应
• 高可靠：断网仍能工作
• 数据安全：敏感数据不离厂
• 降低成本：减少云端算力费用

二、硬件选型

三、模型优化流程

训练模型(.h5/.pt) → 模型转换 → 量化优化 → 边缘部署

四、TensorFlow Lite部署

# 模型转换converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model(model_dir)converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]converter.target_spec.supported_types = [tf.float16]tflite_model = converter.convert()# C++推理#include "tensorflow/lite/interpreter.h"auto interpreter = std::make_unique(...);

五、TensorRT优化（NVIDIA）

# Python转换import torchimport tensorrt as trt# 模型转换engine = trt.from_engine(    builder.build_serialized_network(network, config),    runtime)

六、OpenVINO部署（Intel）

# 模型优化from openvino.tools import mofrom openvino.runtime import Core# 转换IR格式mo.convert_model('model.onnx')# 推理core = Core()model = core.read_model('model.xml')compiled = core.compile_model(model, 'CPU')

七、性能对比

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