本文重点介绍了用于 TinyML 实现的 8 个知名框架,例如 TensorFlow Lite (TF Lite)、Edge Impulse、PyTorch Mobile、uTensor,以及STM32Cube.AI、NanoEdgeAIStudio、NXP eIQ和 Microsoft 的嵌入式学习库等平台。它还概述了这些框架的兼容硬件平台和目标应用程序,帮助用户快速识别最合适的 TinyML 框架。 什么是 TinyML? T...
部署到终端上执行 只是,上述1～4步骤中在Host上完成;步骤5在手机或别的端侧设备上部署。别的方案把这些都明白的交代清楚了而已。 importtorchfromtorch.utils.mobile_optimizerimportoptimize_for_mobile#加载训练好的模型model = torch.hub.load('pytorch/vision:v0.9.0','deeplabv3_resnet50', pretrained=True)#...
社区和生态系统:TensorFlow拥有更大的用户社区和生态系统,有更多的预训练模型和工具;PyTorch的社区虽然较小,但也在快速增长,提供了丰富的预训练模型和工具。 移动端支持:TensorFlow Lite提供了更成熟的移动端支持,包括多种语言支持和优化技术;PyTorch Mobile虽然较新,但也提供了在移动端部署模型的能力 0 赞 0 踩最新...
1.PyTorch Mobile(包括 PyTorch Lite Interpreter)概述：PyTorch Mobile 是 PyTorch 在移动设备上的扩展，...
We’ll examine both PyTorch Mobile and TensorFlow Lite (TFLite) from the perspective of a user of the frameworks and look at the features and capabilities that each provides along a set of key dimensions such as developer productivity, extensibility, ease of use, hardware support, etc. ...
PyTorch 1.8 与Tensorflow Lite 相似,PyTorch 改进了其现有的 Pytorch Mobile。该框架可以量化、跟踪、优化和保存适用于 Android 和 iOS 的模型。此外还发布了 Pytorch Lite Interpreter 的原型,该原型可减小移动设备上二进制运行时的大小。此外,还通过更具体的错误处理和 pipeline 并行为分布式训练提供了更多支持。Pyto...
TensorFlow是专门针对这些需求而构建的,并且有解决所有这些问题的方案:图形格式和执行引擎本身不需要Python,而TensorFlow Lite和TensorFlow Serving分别考虑了移动端和服务器端的需求。由于历史原因,PyTorch在满足这些要求方面做得不够,所以,目前大多数公司在工业生产环境中还是使用TensorFlow。 框架“融合” 但是,临近2018年底...
PyTorch 于 2019 年首次发布 PyTorch Mobile，旨在为部署优化的机器学习模型创建端到端工作流，适用于 ...
1. TensorFlow lite简介 TF lite是为了把训练好的模型部署应用在移动端或者嵌入式端。 首先在高性能的电脑上用数据训练处神经网络的参数,然后用TensorFlow 转化器把训练好的模型转化成TensorFlow lite的格式,最后部署应用在移动端。 在手机移动端上,TensorFlow lite解析器,会读取该模型,并高效的运行它。 TensorFlow lit...
● TensorFlow Lite:专为移动和嵌入式设备量身定制,允许在资源受限的边缘设备上进行机器学习。 ● 云集成:作为 Google 产品,TensorFlow 与 Google Cloud 高效集成,提供可扩展的培训和部署等优势。 2. PyTorch: ● TorchServe:TorchServe 是一个相对较新的新增功能,它提供了一种大规模部署 PyTorch 模型的直接方法。