移动端深度学习推理框架 框架 公司 支持硬件 特性 相关资源 TensorFlow Lite Google 2017 CPU GPU: android基于OpenGL, IOS ...
某些应用场景要求低延时,高安全性及考虑长期成本效益,此时将模型托管在云端就不再是最好的解决方案。 边缘计算相比云计算的优势 带宽和时延 显然调用云端服务会有一个信息往返的时间花费。 比如自动驾驶,大的延时可能会引发事故,因为一个突然出现的目标可能仅仅在几帧的时间内。 因此英伟达提供定制化的板载计算设备来进行边缘端的推理。 当多个设备连接在同一个网络中时,由于天然的信道竞争导致有效带宽降低。边缘计算 ...
2020-07-29 16:56 0 876 推荐指数:
移动端深度学习推理框架 框架 公司 支持硬件 特性 相关资源 TensorFlow Lite Google 2017 CPU GPU: android基于OpenGL, IOS ...
1. Keras 转 tflite def keras2tflite(keras_model, tflitefile) converter = tf.lite.TFLiteConverter ...
在只有千字节内存的微控制器和其他设备上运行机器学习模型。它不需要操作系统支持,任何标准C或C ++库或动态内存 ...
随着移动设备的普及和使用范围越来越广,APP的性能测试变的越来越重要。比起之前的性能测试,APP性能测试有着自己的特色和KPI,难度也随之增加。 APP的自动化测试工具发展跟不上设备的发展速度,虽然有不少工具提供了设备模拟器来运行程序,但是和真机测试有较大差异,基本只能作为功能性测试 ...
什么是端到端的深度学习?(What is end-to-end deep learning?) 深度学习中最令人振奋的最新动态之一就是端到端深度学习的兴起,那么端到端学习到底是什么呢? 简而言之,以前有一些数据处理系统或者学习系统,它们需要多个阶段的处理。那么端到端深度学习就是忽略 ...
什么是端到端的深度学习?(What is end-to-end deep learning?) 端到端学习到底是什么呢?简而言之, 以前有一些数据处理系统或者学习系统,它们需要多个阶段的处理。那么端到端深度学习就是忽略所有这些不同的阶段,用单个神经网络代替它。 以语音识别为例,你的目标是输入x ...
公司这边使用自己开发的CNN库,下面列出各大公司使用的CNN库。 之前调研过NCNN和FeatureCNN 1. ncnn 是一个为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架 2. ncnn 从设计之初深刻考虑手机端的部署和使用 3. 无第三方依赖,跨平台、手机端Cpu ...
前面的话 iphone4发布是几年前的事情,而如今早已是移动互联网的时代。人们不再正襟危坐在电脑前,而更愿意把时间耗费在手机上,随时随地地享受互联网。在移动端可以使用最新最炫的前端技术,而不用再考虑老版本IE的兼容性。当前,很多公司的前端开发都是移动优先,因此,移动端开发已经成为前端开发 ...