摘要:
现代框架移植到移动端问题不大,caffe2在支持facebook应用需要的layer以及全protobuf情况下小于1MB,核心大概在100多kb,看起来和mdl一致。 移动端最重要问题是如何优化。绝大多数数学库优化是针对server或者GPU来做的,移动端可以跑但是跑不快。 需要着重考虑的点: 1 阅读全文
摘要:
ncnn本来是有tensorflow2ncnn的工具,但是在5月份时候被删除,原因是很多算子不支持,使用过程中很多bug,作者nihui直接将该功能删除。但是,tensorflow是目前最popular的深度学习框架,因此tensorflow转ncnn的需求还是必不可少的需求。下面提供一种将tens 阅读全文
摘要:
感谢:https://www.jianshu.com/p/66a0a6fd3cae 深度学习和机器学习移动端化是未来趋势,这两年各个大厂都在这方面发力,竞相推出自己移动端的推理框架。 google: Tensorflow Lite apple: CoreML facebook: Caffe2 ten 阅读全文