总的来说，相比较于Caffe2和TensorFlow Lite，NCNN的计算速度更快，包更小，内存占用更小，但是CPU占用更高也更耗电。...当支持全部125+种运算符时，TensorFlow Lite的二进制文件约为1MB，当仅需支持常用图像分类模型InceptionV3和MobileNet所需的运算符时，TensorFlow Lite二进制文件约为...相比较于Caffe1, Caffe2在移动端部署和分布式计算等方面作出了改进，我们可以利用它的跨平台库将模型部署到移动端。...从我们的统计数据来看（仅统计了CPU），NCNN在库文件大小上依然保持了优势，只有8.9MB，相当于TensorFlow Lite的13%（编译前），但是当仅使用CPU运算时，NCNN仅取得了和后者相当的计算耗时...为了在运行Q音探歌的移动平台上启用这一功能，我们训练了特定于移动设备的模型，并执行了量化，同时我们在选取移动端学习框架时，倾向于选择推断速度更快的NCNN框架。
当前移动端的三大框架（Caffe2、TensorFlow Lite、Core ML）均使用 offline 方式，该方式可在无需网络连接的情况下确保用户数据的私密性。...现在 Caffe2 代码也已正式并入 PyTorch，来使 Facebook 能在大规模服务器和移动端部署时更流畅地进行 AI 研究、训练和推理。...://github.com/Caffe2/Caffe2 谷歌移动端深度学习框架 TensorFlow Lite，有望成为移动端模型部署推荐解决方案 ?...TensorFlow Lite 为 Core ML 提供支持后，iOS 开发者就可以利用 Core ML 的优势来部署模型。...目前，该框架还在不断更新与升级中，随着 TensorFlow 的用户群体越来越多，同时得益于谷歌的背书，假以时日，TensorFlow Lite 极大可能会成为在移动端和嵌入式设备上部署模型的推荐解决方案
在这个专栏中，我们会介绍与移动端的模型训练和部署有关的框架的使用。...1 TensorFlow Lite 这是Google在2017年I/O开发者大会上开源的将TensorFlow训练好的模型迁移到Android App的框架，地址和一些学习资源如下： ?...TensorFlow Lite使用Android Neural Networks API，默认调用CPU，目前最新的版本已经支持GPU。 项目地址和相关学习资源如下。...支持安卓和ios平台，CPU和GPU使用，提供量化工具。 ? 可以直接使用Paddle Fluid训练好的模型，也可以将Caffe模型进行转化，或者使用ONNX格式的模型。...，不依赖第三方计算库，使用汇编实现核心运算，支持Tensorflow、Caffe、ONNX等主流模型文件格式，支持CNN、RNN、GAN等常用网络。
AI科学家贾扬清如此评价道： “与 Tensorflow、Caffe2 等同时覆盖训练和推理的通用框架相比，MNN 更注重在推理时的加速和优化，解决在模型部署的阶段的效率问题，从而在移动端更高效地实现模型背后的业务...MNN 相比于 NCNN、Mace、Tensorflow Lite、Caffe2 都有 20% 以上的优势。...注：Mace、Tensorflow Lite、Caffe2 均使用截止 2019 年 3 月 1 日 GitHub 代码仓库的 master 分支；NCNN 由于编译问题采用 20181228 Release...面向端侧设计模型时，需要考虑模型大小和计算量； 模型压缩阶段，主要优化模型大小，可以通过剪枝、量化等手段降低模型大小，以便在端上使用； 模型部署阶段，主要实现模型部署，包括模型管理和部署、运维监控等；...随着时间推移，NCNN、Tensorflow Lite、Mace、Anakin 等逐步升级和开源，给与我们很好的输入和借鉴。
支持 Tensorflow、Caffe、ONNX 等主流模型格式，支持 CNN、RNN、GAN 等常用网络。这是阿里开源的首个移动AI项目，已经用于阿里手机淘宝、手机天猫、优酷等20多个应用之中。...MNN 相比于 NCNN、Mace、Tensorflow Lite、Caffe2 都有 20% 以上的优势。...注：Mace、Tensorflow Lite、Caffe2 均使用截止 2019 年 3 月 1 日 GitHub 代码仓库的 master 分支；NCNN 由于编译问题采用 20181228 Release...面向端侧设计模型时，需要考虑模型大小和计算量； 模型压缩阶段，主要优化模型大小，可以通过剪枝、量化等手段降低模型大小，以便在端上使用； 模型部署阶段，主要实现模型部署，包括模型管理和部署、运维监控等；...随着时间推移，NCNN、Tensorflow Lite、Mace、Anakin 等逐步升级和开源，给与我们很好的输入和借鉴。
前言 前两天，Amusi分享了一篇 经典卷积神经网络（CNN）结构可视化工具，该工具可用于可视化各种经典的卷积神经网络结构。如AlexNet、VGG-16、ResNet和YOLO等经典网络。...吹这么多，到底这款软件有啥功能和特点呢？ 来，让我们瞧一瞧！ ? Netron是神经网络，深度学习和机器学习模型的可视化工具（viewer）。...Netron 支持目前大多数主流深度学习框架的模型，如下所示： ONNX（.onnx，.pb） Keras（.h5，.keras） CoreML（.mlmodel） TensorFlow Lite（.tflite...但但但，唯独缺了PyTorch模型文件，这是啥个意思？ Netron Windows端软件使用教程 话不多说，下面以Windows版本的Netron软件举例，来展示一下该软件的"硬实力"。...下面是xxx.meta的部分可视化截图（xxx是哪个模型呢？你可以猜一下） ?
，支持Python、C、C++、Go等语言，将模型融入业务系统的首选； Paddle Serving：飞桨服务化部署框架，用于云端服务化部署，可将模型作为单独的Web服务； Paddle Lite：飞桨轻量化推理引擎...：模型压缩工具，获得更小体积的模型和更快的执行性能； X2 Paddle：辅助工具，将其他框架模型转换成Paddle模型，转换格式后可以方便的使用上述5个工具； OneFlow 项目地址：https:/...MegEngine 特性： 训练推理一体化：MegEngine 支持多种硬件平台（ CPU，GPU，ARM ），不同硬件上的推理框架和 MegEngine 的训练框架无缝衔接；部署时无需做额外的模型转换...项目链接：https://github.com/alibaba/MNN TensorFlow Lite 这是Google在2017年I/O开发者大会上开源的将TensorFlow训练好的模型迁移到Android...App的框架，地址和一些学习资源如下：TensorFlow Lite使用Android Neural Networks API，默认调用CPU，目前最新的版本已经支持GPU。
KNIME：KNIME允许您使用拖放界面创建整个数据科学工作流程。这种可视化实现整个模型工作流的方法非常直观，在处理复杂的问题陈述时非常有用。 ?...02 用于模型部署的开源机器学习工具 部署机器学习模型是最容易被忽视但重要的任务之一，它几乎肯定会在采访中出现，所以你可能也很熟悉这个话题。...以下是一些框架，可以更轻松地将你的项目部署到现实世界的设备中。 MLFlow：MLFlow被设计用于使用任何机器学习库或算法，并管理整个生命周期，包括实验、重现性和机器学习模型的部署。 ?...TensorFlow Lite：TensorFlow Lite是一组工具，可帮助开发人员在移动设备（Android和iOS），嵌入式和物联网设备上运行TensorFlow模型。...TensorFlow.JS - TensorFlow.JS可以成为你在网络上部署机器学习模型的首选。它是一个开源库，可让你在浏览器中构建和训练机器学习模型。 ?
除了 QNNPACK 之外，Facebook 还开源了 Caffe2 quantized MobileNet v2 模型，其 top-1 准确率比相应的 TensorFlow 模型高出 1.3%。...Facebook 研究者将量化 MobileNetV1 模型从 TensorFlow Lite 转换而来，并在 TensorFlow Lite 和 QNNPACK 的 32-bit ARM 设备上对 MobileNetV1...研究者在 MobileNetV2 分类模型的量化版上对比基于 QNNPACK 的 Caffe2 算子和 TensorFlow Lite 实现。...使用的量化 Caffe2 MobileNetV2 模型已开源，量化 TensorFlow Lite 模型来自官方库：https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob...结果显示 TensorFlow Lite 使用四线程的性能最优，因此后续研究中使用四线程来对比 TensorFlow Lite 和 QNNPACK。
理论上，在改变模型源代码之后，你想要运行旧模型时它也能有所帮助。...支持移动和嵌入式部署，虽然将 TensorFlow 部署到 Android 或 iOS 上需要大量的工作，但不必用 Java 或 C++ 重写模型的整个推理程序。...此外，TensorFlow Serving 支持高性能的服务器端部署，可以支持用户轻松地换用模型而不会降低服务性能。...据 Caffe2 官方博客表示： 长期以来，提起 AI 模型的训练和部署，人们通常都会联想到大数据中心或超级计算机。...2017 年 11 月，谷歌发布 TensorFlow Lite 预览版，与 Caffe2 类似，这款框架针对移动和嵌入式设备等。
KNIME：KNIME允许您使用拖放界面创建整个数据科学工作流程。这种可视化实现整个模型工作流的方法非常直观，在处理复杂的问题陈述时非常有用。...用于模型部署的开源机器学习工具 部署机器学习模型是最容易被忽视但重要的任务之一，它几乎肯定会在采访中出现，所以你可能也很熟悉这个话题。 以下是一些框架，可以更轻松地将你的项目部署到现实世界的设备中。...MLFlow：MLFlow被设计用于使用任何机器学习库或算法，并管理整个生命周期，包括实验、重现性和机器学习模型的部署。...TensorFlow Lite：TensorFlow Lite是一组工具，可帮助开发人员在移动设备（Android和iOS），嵌入式和物联网设备上运行TensorFlow模型。...TensorFlow.JS - TensorFlow.JS可以成为你在网络上部署机器学习模型的首选。它是一个开源库，可让你在浏览器中构建和训练机器学习模型。
由于一般是大规模部署，这时不仅仅要考虑吞吐和时延，还要考虑功耗和成本。所以除了软件外，硬件也会下功夫。 硬件上，比如使用推理专用的NVIDIA P4、寒武纪MLU100等。...一般来说，参数修剪和共享，低秩分解和知识蒸馏方法可以用于全连接层和卷积层的CNN，但另一方面，使用转移/紧凑型卷积核的方法仅支持卷积层。...开源地址: facebookarchive/caffe2 TensorFlow Lite ?...模型 TensorFlow Lite Converter: 将模型转换为 TensorFlow Lite 文件格式的程序 TensorFlow Lite Model File: 基于 FlatBuffers...速度快：该计算库是当前性能最好的开源前向计算库之一，在 64 核 ARM 众核芯片上比 Caffe 和 Caffe2 快 6 倍和 12 倍，在 iPhone7 上比 Tensorflow lite 快
TensorFlow Serving：可以保持相同的服务器架构和 API，使得部署新算法和实验变得简单。...这也就意味着你可以在各种服务器和移动设备上部署你的训练模型，而无需执行单独的模型解码器或者加载 Python 解释器。...如同 TensorFlow，Caffe2 使用 C++ Eigen 库，支持 ARM 架构。 用一个实用脚本，Caffe 上的模型可轻易地被转变到 Caffe2 上。...Caffe 设计的选择使得它处理视觉类型的难题时很完美。Caffe2 延续了它对视觉类问题的支持，且增加了对自然语言处理、手写识别、时序预测有帮助的 RNN 和 LSTM 支持。...CNTK 支持 RNN 和 CNN 类型的网络模型，从而在处理图像、手写字体和语音识别问题上，它是很好的选择。
谷歌 TensorFlow GitHub 中有超过一半的机器学习项目使用了 TensorFlow，其完整版本是当下最为流行的 ML 工具集。...移动端机器学习框架 谷歌 TensorFlow Lite 目前最完整的免费移动端解决方案就是 TensorFlow Lite，它最初适用于安卓机，不过一些人也在 iOS 设备上实现了该框架。...Caffe2 Caffe2 从 Caffe 发展而来，使用模块化方法进行机器学习。该精简版允许选择任意给定项目所需的模型和工具，无需添加额外的 bloat。...其主要特征是移动端部署，允许开发者在手机上实时运行不同的神经网络计算。 Bender 该框架很有前景，使用了不同的方法和苹果自己的 Core ML。...苹果 Core ML 随着机器学习和移动应用的流行，苹果发布了 Core ML 库，允许移动应用开发者在强大的计算机上训练模型，然后将其保存在手机上，并运行模型的优化版本。
TensorFlow 2.0 有四个主要部分组成： TensorFlow 核心，一个用于开发和培训机器学习模型的开源库； TensorFlow.js，一个在 Web 浏览器和 Node.js 上训练和部署模型的...JavaScript库； TensorFlow Lite，一个轻量级库，用于在移动和嵌入式设备上部署模型； TensorFlow Extended，是一个端到端平台，用于在大型生产环境中准备数据、培训...、验证和部署模型。...目前它可以为iOS、ARM64 和 Raspberry Pi 构建模型。TensorFlow Lite 有两个主要组件：解释器和转换器。解释器可以在许多不同的硬件类型上运行经过特别优化的模型。...图像分类中使用的卷积神经网络（也称为 ConvNets 或 CNN ）是迁移学习的代表。PyTorch 和 TensorFlow 都提供了有关如何使用迁移学习来训练卷积神经网络的教程。
在量化当前最优 MobileNetV2 架构上，基于 QNNPACK 的 Caffe2 算子的速度大约是 TensorFlow Lite 速度的 2 倍，在多种手机上都是如此。...Facebook 研究者将量化 MobileNetV1 模型从 TensorFlow Lite 转换而来，并在 TensorFlow Lite 和 QNNPACK 的 32-bit ARM 设备上对 MobileNetV1...研究者在 MobileNetV2 分类模型的量化版上对比基于 QNNPACK 的 Caffe2 算子和 TensorFlow Lite 实现。...使用的量化 Caffe2 MobileNetV2 模型已开源，量化 TensorFlow Lite 模型来自官方库：https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob...结果显示 TensorFlow Lite 使用四线程的性能最优，因此后续研究中使用四线程来对比 TensorFlow Lite 和 QNNPACK。
MLib 可以与多种编译器和开发环境配合使用，支持多种嵌入式系统平台。Caffe2：这是一套针对嵌入式系统的深度学习库，提供了常用的深度学习算法，例如卷积神经网络、循环神经网络等。...Caffe2 可以与多种编译器和开发环境配合使用，支持多种嵌入式系统平台。...OpenCV：这是一套开源的计算机视觉库，提供了常用的图像处理和计算算法，例如图像滤波、特征提取、目标检测等。OpenCV 可以与多种编译器和开发环境配合使用，支持多种嵌入式系统平台。...TensorFlow Lite：这是一套针对嵌入式系统的深度学习库，提供了常用的深度学习算法，例如卷积神经网络、循环神经网络等。...TensorFlow Lite 可以与多种编译器和开发环境配合使用，支持多种嵌入式系统平台。
库； TensorFlow Lite，一个轻量级库，用于在移动和嵌入式设备上部署模型； TensorFlow Extended，是一个端到端平台，用于在大型生产环境中准备数据、培训、验证和部署模型。...TensorFlow.js是一个利用JavaScript开发和训练机器学习模型，并在浏览器或Node.js中部署模型的库。...目前它可以为iOS、ARM64和Raspberry Pi构建模型。TensorFlow Lite有两个主要组件：解释器和转换器。解释器可以在许多不同的硬件类型上运行经过特别优化的模型。...图像分类中使用的卷积神经网络（也称为ConvNets或CNN）是迁移学习的代表。PyTorch和TensorFlow都提供了有关如何使用迁移学习来训练卷积神经网络的教程。...如何选择深度学习框架 在PC和Mac出现的早期，人们经常会问我应该买哪个。
此外，也可以使用现有的开源 C++ 框架，如 TensorRT 和 OpenCV DNN 等。...导出深度学习模型到应用平台（★★） 许多深度学习框架支持将训练好的模型导出为 C++ 可以读取的格式，如 ONNX、TensorFlow Lite、Caffe2 等。...使用 C++ 库来加载和运行深度学习模型（★） 许多开发人员使用现有的 C++ 库来加载和运行深度学习模型，如 OpenCV、Dlib、Libtorch 等。...除了上述的特性，MediaPipe 还支持 TensorFlow 和 TF Lite 的推理引擎（Inference Engine），任何 TensorFlow 和 TF Lite 的模型都可以在 MediaPipe...以下是一些常见的 AI 模型部署平台： 云端部署 云端部署是最流行的 AI 模型部署方式之一，通常使用云计算平台来托管模型和处理请求。
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