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 ...
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 CPU GPU: android基于OpenGL, IOS基于Metal Core ML Apple IOS Accelerate CPU Metal GPU Caffe Facebook IOS,Android CPU https: github.com facebookarchive ...
2021-03-09 18:15 0 512 推荐指数:
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 ...
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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 ...
用户实践系列,将收录 MegEngine 用户在框架实践过程中的心得体会文章,希望能够帮助有同样使用场景的小伙伴,更好地了解和使用 MegEngine ~ 作者:王雷 | 旷视科技 研发工程师 背景 随着人工智能技术的发展及应用领域的不断扩大,算力较弱的移动设备成为模型推理的重要 ...
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 ...
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