机器学习与计算机视觉(移动端深度学习优化框架)

栏目: 数据库 · 发布时间: 6年前

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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。

https://developer.qualcomm.com/docs/snpe/index.html


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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