移动端深度学习推理框架总结
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 ...
原文：深度学习推理框架
深度学习框架直接得到的模型太重,在移动端及CPU上直接部署不合适,因此将训练出的模型通过推理框架部署. 推理框架包括:模型优化器和推理引擎两部分. 推理框架选择: 带GPU的桌面系统，用TensorRt. nvidia自家的，还有量化 手机上选择，Tvm ,ncnn等arm opencl的优化成果。阿里腾讯，移动端切身所需。需要附加量化工具 tvm文档更完整 MAC Windows Linux等 ...
2020-11-04 20:01 0 1231 推荐指数：
相关推荐
深度学习推理性能优化
深度学习推理性能优化 推理性能优化: 一个越来越重要的话题 一些初期的探索和经验 推理优化四部曲 算子优化 ...
深度学习推理加速TensorRT简介
一、概括 TensorRT作为英伟达深度学习系列SDK的一部分，是一个高性能(HP)的深度学习推理优化器，可以为深度学习应用提供一个低延迟、高吞吐量的推理部署。基于TensorRT的应用推理性能上是只用CPU时的40多倍（版本TensorRT 7.0）。使用TensorRT，你可以优化现在 ...
TX2之多线程读取视频及深度学习推理
背景 一般在TX2上部署深度学习模型时，都是读取摄像头视频或传入视频文件进行推理，从视频中抽取帧进行目标检测等任务。对于大点的模型，推理的速度是赶不上摄像头或视频的帧率的，如果我们使用单线程进行处理，即读取一帧检测一帧，推理会堵塞视频的正常传输，表现出来就是摄像头视频有很大的延迟，如果是对实时 ...
深度学习 框架比较
【引言】现在市面上同时存在多种深度学习框架，不同公司或科研团体会根据具体应用不同选择不同框架。网络上不缺少对深度学习框架的比较分析，但随着时间流逝，框架版本更新会影响性能，接口和文档更新会影响开发效率，同时考虑到商业因素及媒体宣传水分，本节会从实战角度给出对热门框架的比较分析，并在最后给出选择建议 ...
深度学习框架介绍
常见的深度学习框架总结： 深度学习框架有：Theano、TensorFlow、Keras、Caff/Caffe2、MXNet、Ptorch等 1.Theano Theano最初诞生于蒙特利尔大学LISA实验室，于2008年开始开发，是第一个有较大影响力的Python学习框架。Theano诞生 ...
深度学习框架 CatBoost 介绍
作者|Félix Revert 编译|VK 来源|Towards Data Science 介绍 我翻阅了CatBoost的文档之后，我被这个强大的框架震惊了。CatBoost不仅在你提供给它的任何数据集上构建了一个最精确的模型，其中只需要最少的数据准备。它还提供了迄今为止最好的开源解释工具 ...
深度学习框架的评估与比较
文章来源：http://www.infoq.com/cn/news/2016/01/evaluation-comparison-deep-learn?utm_campaign=infoq_content& 深度学习框架的评估与比较 人工智能无疑是计算机世界的前沿领域 ...