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我们利用tensorflow、keras、caffe或者mxnet训练好的模型总要移植到嵌入式设备上去运行，因此需要特定的深度学习优化框架。这些框架会利用汇编指令、特定硬件对计算进行优化，提供计算的速度。同时，这些框架一般都自带tensorfow、caffe的模型转换工具，一般不需要很大的努力，这些利用pc、gpu训练出来的模型就可以在嵌入式设备上运行起来。
下面我就来介绍常用的四种深度学习移动框架，其中前三种都可以在github上下载，最后一种需要到公司官网上才能下载学习。
1、paddle-mobile
百度的开源移动框架。
https://github.com/PaddlePaddle/paddle-mobile
2、ncnn
腾讯的开源移动框架。
https://github.com/Tencent/ncnn
3、mace
小米的开源移动框架。
https://github.com/XiaoMi/mace
4、snpe
高通的深度学习移动框架。
以上就是本文的全部内容，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，也希望大家多多支持 码农网
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离散数学及其应用(英文版·第5版)
Kenneth H.Rosen / 机械工业出版社 / 2003 / 79.00元
本书第4版是全球500多所大学的指之一教材，获得了极大的成功。中文版也已被国内大学广泛有用为教材。第5版在前四版的基础上做了大量的改进，使其成为更有效的教学工具。 本书可作为1至2个学期的离散数学课入门教材，适用于数学、计算机科学、工程等专业的学生。一起来看看 《离散数学及其应用(英文版·第5版)》 这本书的介绍吧!
