3.17日谷歌在GitHub与 TFHub 上同步发布了EfficientNet-lite,EfficientNet的端侧版本,运行在 TensorFlow Lite 上,针对端侧 CPU、GPU和 EdgeTPU 做了优化。EfficientNet-lite提供五个不同版本(EfficientNet-lite0~4),让用户能够根据自己的应用场景和资源情况在延迟、参数量和精度之间做选择。 EfficientNet-Lite4 是计算量...
3.17日谷歌在 GitHub 与 TFHub 上同步发布了EfficientNet-lite,EfficientNet的端侧版本,运行在 TensorFlow Lite 上,针对端侧 CPU、GPU 和 EdgeTPU 做了优化。EfficientNet-lite提供五个不同版本(EfficientNet-lite0~4),让用户能够根据自己的应用场景和资源情况在延迟、参数量和精度之间做选择。 EfficientNet-Lite4 是...
谷歌的深度学习框架一贯宣传其工业部署上的领先,代表产品就是Tensorflow旗下的Tensorflow-Lite。 TensorFlow Litetensorflow.google.cn/lite/ 不过,Tensorflow-Lite一般存在几个问题: Tensroflow版本众多,API接口不稳定,导致Lite的API也不稳定。 谷歌喜欢发时髦论文,但Lite一般只支持在工业界沉淀下来的算法模型。 不过,...
EfficientNet-Lite是EfficientNet的一个变种,它专门为移动设备和IoT设备上的TensorFlow Lite而设计,可以在CPU、GPU和EdgeTPU上运行。EfficientNet-Lite通过以下几个方面来提高在边缘端的效率: 使用NAS技术,找到适合边缘端硬件的网络结构,例如使用Fused-MBConv代替Depthwise Convolution,减少计算量和内存占用。 使用复合缩放方法...
现在我们可以看看如何使用 EfficientNet-Lite 在你的数据集上的性能表现。官方博客建议使用 TensorFlow Lite Model Maker，这是一个可以在已有 TensorFlow 模型上应用迁移学习的工具。其中，用户可以使用自己的输入数据，并以 TensorFlow Lite 的形式输出模型。TensorFlow Lite Model Maker 支持很多模型架构，包括 MobileNetV2...
MnasNet 总体流程主要包括三个部分,如图 4 所示:一个基于 RNN 的学习和采样模型架构控制器,一个建立和训练模型以获得准确率的训练器,以及一个使用 TensorFlow Lite 测量真实手机上模型速度的推理引擎。 图4 MnasNet流程 作者将问题描述为一个考虑 CNN 模型精度和推理实时性的多目标优化问题,旨在实现高准确率和高速...
MnasNet 总体流程主要包括三个部分,如图 4 所示:一个基于 RNN 的学习和采样模型架构控制器,一个建立和训练模型以获得准确率的训练器,以及一个使用 TensorFlow Lite 测量真实手机上模型速度的推理引擎。 图4 MnasNet流程 作者将问题描述为一个考虑 CNN 模型精度和推理实时性的多目标优化问题,旨在实现高准确率和高速...
因此，分析模型的推理性能得结合具体的推理平台（常见如：英伟达 GPU、移动端 ARMCPU、端侧 NPU 芯片等...
(ctx._handle, device_name, op_name, tensorflow.python.framework.errors_impl.UnimplementedError: A deterministic GPU implementation of DepthwiseConvBackpropFilter is not currently available. [[node gradient_tape/efficientnet-lite0/efficientnet-lite0/model/blocks_15/depthwise_conv2d/depthwise_0/depthwise/...
在调试过程发现,efficientnet-lite0-int8.tflite模型使用int8非对称量化,目前我们的toolkit暂时不支持....