移动端深度学习

【移动端DL框架】当前主流的移动端深度学习框架一览

大家好，继之前的12大深度学习开源框架之后，我们准备开通新的专栏《移动端DL框架》，这是第一篇文章，先来做一个总体的介绍，更多的细节可以关注以后的文章。在这个专栏中，我们会介绍与移动端的模型训练和部署有关的框架的使用。作者&编辑|言有三深度学习模型要落地，比如要部署到手机等移动端平台，之前给大家介绍的用于训练的框架就不能直接使用了，我们需要相应的移动端框架，目前国内外各大公司纷纷开源自家的框架。1
言有三·2019-06-16 00:03

机器学习与计算机视觉（移动端深度学习优化框架）

【声明：版权所有，欢迎转载，请勿用于商业用途。联系信箱：feixiaoxing@163.com】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
费晓行·2019-01-10 06:48

Facebook开源移动端深度学习加速框架，比TensorFlow Lite快一倍

方栗子发自凹非寺量子位出品|公众号QbitAIFacebook发布了一个开源框架，叫QNNPACK，是手机端神经网络计算的加速包。官方表示，它可以成倍提升神经网络的推理效率，几乎比TensorFlowLite快一倍。这个框架，能够为很多运算加速，比如DW卷积(DepthwiseConvolution)，许多先进的架构里面都用得到。目前，QNNPACK已经是PyTorch1.0的一部分，在Caffe
·2018-12-29 00:00

常用移动端深度学习框架

一、常用移动端深度学习框架深度学习发展很快，最近又出现了几个新的移动端前向框架，例如Tengine和TVM.我们还没有对这两个框架进行深入研究，但是在对应的wiki中，可以看到这两个框架的速度对于现有框架都具有一定优势
村里放牛娃·2018-12-21 11:13

阿里首次开源深度学习框架X-Deep Learning

6月，小米宣布开源自己在移动端深度学习框架MACE；9月，腾讯AILab宣布开源一款自动化深度学习模型压缩与加速的框架——PocketFlow。
AI科技大本营·2018-11-28 00:00

动态分配多任务资源的移动端深度学习框架

与云相比，移动系统受计算资源限制。然而众所周知，深度学习模型需要大量资源。为使设备端深度学习成为可能，应用程序开发者常用的技术之一是压缩深度学习模型以降低其资源需求，但准确率会有所损失。尽管该技术非常受欢迎，而且已被用于开发最先进的移动深度学习系统，但它有一个重大缺陷：由于应用程序开发者独立开发自己的应用，压缩模型的资源-准确率权衡在应用开发阶段的静态资源预算的基础上就被预先确定了，在应用部署后仍
dkhadoop·2018-10-31 15:45

动态分配多任务资源的移动端深度学习框架

与云相比，移动系统受计算资源限制。然而众所周知，深度学习模型需要大量资源。为使设备端深度学习成为可能，应用程序开发者常用的技术之一是压缩深度学习模型以降低其资源需求，但准确率会有所损失。尽管该技术非常受欢迎，而且已被用于开发最先进的移动深度学习系统，但它有一个重大缺陷：由于应用程序开发者独立开发自己的应用，压缩模型的资源-准确率权衡在应用开发阶段的静态资源预算的基础上就被预先确定了，在应用部署后仍
dkhadoop·2018-10-31 15:45

Facebook开源移动端深度学习加速框架，比TensorFlow Lite快一倍

方栗子发自凹非寺量子位出品|公众号QbitAIFacebook发布了一个开源框架，叫QNNPACK，是手机端神经网络计算的加速包。官方表示，它可以成倍提升神经网络的推理效率，几乎比TensorFlowLite快一倍。这个框架，能够为很多运算加速，比如DW卷积(DepthwiseConvolution)，许多先进的架构里面都用得到。目前，QNNPACK已经是PyTorch1.0的一部分，在Caffe
量子位·2018-10-30 12:16

适用于移动端的深度学习计算框架(智云视图/HyperDL-Tutorial)

一、常用移动端深度学习框架各大公司开源了自己的移动端深度学习框架，其中包括TensorFlowLite、Caffe2、MACE、paddle-mobile(MDL)、FeatherCNN、NCNN等。
lsy17096535·2018-10-22 16:29

移动端深度学习框架小结

1.起因昨天看到小米开源了深度学习框架MACE（https://github.com/XiaoMi/mace）看到它有几个特点：异构加速、汇编级优化、支持各种框架的模型转换。整体来看，料很足，特别是异构的支持，非常有诚意。有了异构，就可以在CPU、GPU和DSP上跑不同的模型，实现真正的生产部署，比如人脸检测、人脸识别和人脸跟踪，可以同时跑在不同的硬件上。小米支持的GPU不限于高通，这点很通用，很
mydear_11000·2018-10-17 14:06

squeezenet 训练分类网络

各种教学视频或文档资料+QQ：635992897近期需要做移动端深度学习项目，首先调查了一下适合移动端的深度学习网络，常用的主要有：SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception
Einstein_liu·2018-09-29 09:24

ShuffleNet V2：从理论复杂度到实用设计准则

近日，旷视科技提出针对移动端深度学习的第二代卷积神经网络ShuffleNetV2。
SoftGit·2018-07-29 20:47

<小米开源框架MACE> 简介

前言MACE是小米公司自研的移动端深度学习框架MobileAIComputeEngine，2017年12月15日于公司内部正式发布。
Kaami·2018-06-30 16:30

小米开源自研移动端深度学习框架MACE

小米人工智能与云平台副总裁崔宝秋博士在开源中国开源世界高峰论坛上发表《小米AI时代的开源》演讲，并在会上宣布，开源小米自研的移动端深度学习框架MobileAIComputeEngine(MACE)。
iM臭皮匠·2018-06-29 21:10

小米立 Flag：要做年轻人的第一个深度学习框架

——小米崔宝秋北京时间6月28日，在第十三届开源中国开源世界高峰论坛上，小米首席架构师、人工智能与云平台副总裁崔宝秋在《小米AI时代的开源》的主题演讲中，代表小米正式发布了小米移动端深度学习框架——MACE
CSDN资讯·2018-06-28 18:41

TensorFlow Lite 正式发布，谷歌移动端深度学习框架

今年5月，谷歌曾在I/O大会上宣布即将推出TensorFlowLite，现在，谷歌终于发布了新工具的开发者预览版本，这是一款TensorFlow用于移动设备和嵌入式设备的轻量级解决方案。TensorFlow可以在多个平台上运行，从机架式服务器到小型IoT设备。但是随着近年来机器学习模型的广泛使用，出现了在移动和嵌入式设备上部署它们的需求。而TensorFlowLite允许设备端的机器学习模型的低延
我的微信公众号·2017-11-15 17:18

mobile-deep-learning（MDL）百度 移动端深度学习框架

2017年9月25日，百度在GitHub开源了移动端深度学习框架mobile-deep-learning（MDL）的全部代码以及脚本，希望这个项目在社区的带动下能够更好地发展。
k741451·2017-09-28 16:51

比拼三大移动端深度学习框架，小米MACE有哪些优势？

开发这个移动端深度学习框架的过程并非一帆风顺，克服了一些
cpongo2·2017-02-17 08:11

移动端深度学习

一.移动端深度学习的几种实现方式(1)Caffe的移动端编译项目caffe(命令式框架)算是在国内最流行的深度学习开源框架，使用它进行商业，研究的人很多。
昵称每次都被抢·2016-11-29 20:44
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