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. ...
而另一方面，虽然PyTorch Mobile的工作仍在继续，但它远不如TensorFlow Lite那么成熟。在生产方面，PyTorch现在可以与Kubeflow等框架无关平台进行集成，而且TorchServe项目可以处理扩展、度量和批量推理等部署细节——在PyTorch开发人员自己维护的小软件包中能够提供所有MLOps优点。另一方面，PyTorch支持规模缩放吗？没有问题！...
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 ...
如果你不想处理PyTorch经常让你编写的一些样板代码,那么你可以求助于Pytorche Lightning这样更高级别的扩展程序,它让你专注于实际工作,而不是重写训练循环。而另一方面,虽然PyTorch Mobile的工作仍在继续,但它远不如TensorFlow Lite那么成熟。 在生产方面,PyTorch现在可以与Kubeflow等框架无关平台进行集成,而且TorchServe...
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...
使用TensorFlow Lite 部署 PyTorch 模型的全面指南 在人工智能领域,PyTorch 和 TensorFlow 都是广泛使用的深度学习框架。当我们训练好一个 PyTorch 模型后,有时我们需要将其部署到移动设备或者嵌入式设备上。这时,TensorFlow Lite 就可以派上用场。本篇文章将带你一步步了解如何将 PyTorch 模型转换并部署为 TensorFlow ...