Paddle-Mobile作为百度深度学习平台PaddlePaddle下的子项目,致力于嵌入式平台的深度学习预测。训练任务由 PaddlePaddle 在服务器端进行,Paddle-Mobile则破除深度学习落地嵌入式移动端平台的障碍。 Paddle-Mobile设计和PaddlePaddle保持了高度一致,能够直接运行PaddlePaddle新版训练的模型。同时针对嵌入式平台做了大量优化。嵌入式平...
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深度学习框架 嵌入式NPU LVGL页面切换 LVGL中没有明确的页面切换方案,参考(2.6 #lvgl-多页面(screen)设定/切换)根据实际可用API,可以考虑两种方案: 通过FLAG(LV_OBJ_FLAG_HIDDEN)隐藏或者显示lv_obj_add_flag/lv_obj_clear_flag根UI控件 通过管理child节点的对象来实现lv_obj_set_parent/lv_obj_get_child 通过...
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Tengine 是OPENAI LAB 针对前端智能设备开发的软件开发包,核心部分是一个轻量级,模块化,高性能的AI 推断引擎,并支持用DLA、GPU、xPU作为硬件加速计算资源异构加速。 Tengine的核心框架 Graph Inference C API:提供给应用开发的 C API 接口。在C API接口之上,还可以构造出python,Java,JavaScript等接口。同时,为了兼容...
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华为云帮助中心为你分享云计算行业信息,包含产品介绍、用户指南、开发指南、最佳实践和常见问题等文档,方便快速查找定位问题与能力成长,并提供相关资料和解决方案。本页面关键词:嵌入式深度学习框架。
将神经网络引入嵌入式平台 随着人工智能渗透到我们生活的多个方面,最大的挑战之一就是把这种智能引入到小型的低功耗设备。这就需要引进嵌入式平台,因为它可以用非常低的功耗提供极高的性能。但这还不够。嵌入式平台还必须支持上面的一个或多个框架,以充分发挥所有开源模块的功能。
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