”tflite“ 的搜索结果

     0 TFlite 基本概念 TFlite(TensorFlow Lite)是为了将深度学习模型部署在移动端和嵌入式设备的工具包,训练好的模型通过转化、部署和优化可以提升运算速度、减少内存和显存。简单说就是为了能在App上使用TF模型所...

     tflite是谷歌自己的一个轻量级推理库。主要用于移动端。使用的思路主要是从预训练的模型转换为tflite模型文件,拿到移动端部署。源模型可以来自tensorflow的saved model或者frozen model,也可以来自keras。

     TFLite主要含有如下内容: (1)TFLite提供一系列针对移动平台的核心算子,包括量化和浮点运算。另外,TFLite也支持在模型中使用自定义算子。 (2)TFLite基于FlatBuffers定义了一种新的模型文件格式。FlatBuffers...

     目标是想把在服务器上用pytorch训练好的模型转换为可以在移动端运行的tflite模型。 最直接的思路是想把pytorch模型转换为tensorflow的模型,然后转换为tflite。但是这个转换目前没有发现比较靠谱的方法。 经过调研...

     tflite2tensorflow从.tflite生成saved_model,tfjs,t​​f-trt,EdgeTPU,CoreML,量化的tflite,ONNX,OpenVINO,无数推理引擎blob和.pb。 1.支持的图层不。 TFLite层TF层评论1个CONV_2D tf.nn.conv2d 2个...

     GPU加速了TensorFlow Lite / TensorRT应用程序。 该存储库包含几个使用TensorFlow Lite GPU Delegate或TensorRT调用DNN推理的应用程序。 目标平台:Linux PC / NVIDIA Jetson / RaspberryPi。 1.应用 轻量级人脸...

      该API与TFLite Java和Swift API相似。 它直接绑定到TFLite C API,使其高效(低延迟)。 使用NNAPI,Android上的GPU委托和iOS上的Metal委托提供加速支持。 主要特征 灵活使用任何TFLite模型。 使用多线程和委托...

     Android NDK上的GPU加速TensorFlow Lite应用程序。 在Android NDK上运行并测量TensorFlow Lite GPU委托的性能。1.应用轻巧的人脸检测。 更高精确度的人脸检测。检测面部并估计其年龄和性别基于预训练模型使用...

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