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...
你可以将 PyTorch 用于移动应用，但目前 TensorFlow + TFLite 仍然是首选方法。
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 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。
说pytorch只能做科研而无法落地部署的人，你们是不知道ncnn,paddlelite,tnn,mnn,onnxruntime这些全面兼容...
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。Pytorch Prof...
所以总体来看,在第一轮(模型可用性)的对比中,PyTorch 完胜。 部署便捷性对比:TensorFlow 胜出 从一开始,TensorFlow 就是一个面向部署的首选框架,因为它有一系列可以提高端到端深度学习效率的工具,比如 TensorFlow Serving 和 TensorFlow Lite。 相比之下,PyTorch 在部署方面一度表现平平,但近年来,它也在努力缩小这一...
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。Pytorc...