需要注意的是，TensorFlow Lite的官网对于委托代理（Delegate）API的声明为仍处于试验阶段并将随时进行调整。...TFLite的文档有说明（下面内容复制，粘贴一下原文档并做适当调整）： 定义一个用于负责评估代理子图的核心节点； 创建一个用于负责注册该核心节点以及说明代理可用节点的实例 TensorFlow Lite...TensorFlow LIte 的 GPU 代理 [图3 TensorFlow Lite的Demo展示安卓 GPU 推理] 图 TensorFlow Lite的Demo展示安卓 GPU 推理 没说安卓的其他设备...本文对委托代理（Delegate）做一定的解释，因为仅从TensorFlow Lite的文档出发结合我的思考，并介绍了委托代理在TensorFlow Lite中的实现方式，对TensorFlow Lite...的用户和开发者会有一定参考价值，最后实验编译了带有GPU委托的TensorFLow Lite并benchmark了不同安卓手机上的GPU性能。
在谷歌I/O ‘ 19上，TensorFlow Lite展示了一款名为Dance Like的应用程序，它可以帮助用户学习如何使用PoseNet模型跳舞。...下图显示了应用程序、PoseNet库和TensorFlow Lite库之间的工作流。 ?...此功能由estimateSinglePose()提供，该方法在已处理的RGB位图上运行TensorFlow Lite解释器并返回Person对象。本页面解释如何解释PoseNet的输入和输出。...为了使姿态渲染与摄像机帧同步，输出显示使用了单个SurfaceView，而不是单独的姿态和摄像机视图实例。...在未来，我们希望为这个示例应用探索更多的功能，包括: 1、Multi-pose估计 2、GPU加速与GPU委托 3、使用NNAPI委托加速NNAPI 4、训练后的量化模型，以减少延迟 5、附加的模型选项
TensorFlow Lite ? TensorFlow Lite介绍.jpeg ? TensorFlow Lite特性.jpeg ?...TensorFlow Lite使用.jpeg TensorFlow Lite 是用于移动设备和嵌入式设备的轻量级解决方案。...我们知道大多数的 AI 是在云端运算的，但是在移动端使用 AI 具有无网络延迟、响应更加及时、数据隐私等特性。...对于离线的场合，云端的 AI 就无法使用了，而此时可以在移动设备中使用 TensorFlow Lite。...常用的 Java API TensorFlow Lite 提供了 C ++ 和 Java 两种类型的 API。无论哪种 API 都需要加载模型和运行模型。
NXP 先后推出的两款处理器iMX8QuadMax 和 iMX8M Plus 分别可以采用 GPU 和 NPU 对常用的机器学习算法例如 TensorFlow Lite 等进行加速。...测试的内容参考 NXP 的 i.MX_Machine_Learning_User’s_Guide 文档进行，包括 TensorFlow Lite、Arm NN、ONNX、PyTorch。...Lite delegate for NNAPI....Lite delegate for NNAPI....Lite delegate for NNAPI.
Tensowflow Lite 是移动端计算机视觉应用程序中的明星产品。这个夏天，Tensorflow Lite 再度进化，加入了 PosNet 人体姿态估计模块，性能再度加强！...怀着激动的心情，我们发布了一个「TensorFlow Lite」示例应用程序（https://www.tensorflow.org/lite），通过它在安卓设备上通过使用「PoseNet」模型来实现人体姿势估计...以下的图表展示了应用程序、PoseNet 库和 TensorFlow Lite 库的工作流。 ?...我们用单个「SurfaceView」来显示输出而不是对姿势和摄像头分别建立「View」实例。...，我们希望为这个示例应用程序探索更多的功能，包括： 多姿态估计 通过 GPU delegate 进行 GPU 加速 通过 NNAPI delegate 进行 NNAPI 加速 通过训练后（post-training
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。...前者负责支持不同的训练框架，MNN 当前支持 Tensorflow(Lite)、Caffe 和 ONNX；后者通过算子融合、算子替代、布局调整等方式优化图。...MNN 相比于 NCNN、Mace、Tensorflow Lite、Caffe2 都有 20% 以上的优势。...开源方案中 Tensorflow Lite 宣而未发，Caffe 较成熟但不是面向端侧场景设计和开发的，NCNN 则刚刚发布还不够成熟。...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。
MNN 具有通用性、轻量性、高性能、易用性的特征： 通用性： 支持 Tensorflow、Caffe、ONNX 等主流模型格式，支持 CNN、RNN、GAN 等常用网络； 支持 86 个 TensorflowOp...前者负责支持不同的训练框架，MNN 当前支持 Tensorflow (Lite)、Caffe 和 ONNX；后者通过算子融合、算子替代、布局调整等方式优化图。...MNN 相比于 NCNN、Mace、Tensorflow Lite、Caffe2 都有 20% 以上的优势。...开源方案中 Tensorflow Lite 宣而未发，Caffe 较成熟但不是面向端侧场景设计和开发的，NCNN 则刚刚发布还不够成熟。...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。
Tensorflow是实验深度学习算法的绝佳工具。但是要利用深度学习的力量，需要利用计算能力和良好的工程技术。最终需要使用多个GPU，甚至可能需要多个流程才能实现目标。...https://www.tensorflow.org/guide/using_gpu 一个过程，很多GPU 这是最常见的情况，因为大多数深度学习社区正在进行监督学习，具有大数据集（图像，文本，声音......https://jhui.github.io/2017/03/07/TensorFlow-GPU/ 多个进程，许多GPU 这是本文的真正意义所在。...需要与要启动的进程一样多的内核（有时内核可以处理多个“线程”，因此这是最后关注的数字）。 将使用AWS的实例p3.8xlarge，提供32个vCores和4个V100显卡。...共享模型非常困难，因为Tensorflow不允许在多个进程之间轻松共享图形或会话。目前正在深入了解Tensorflow，看看它是否可行并提高性能。
我们知道一个类中的属性应该用名词或名词性短语，方法用动词或动宾短语；但是委托的实例却似乎有一些游离。...那么委托实例的命名，应该遵循属性和变量的命名，还是遵循方法的命名呢？...---- 委托的实例可以当作属性或者变量使用： var action = () => Console.WriteLine("walterlv is a 逗比"); 委托的实例也可以当作方法使用： var...对于委托的命名，实际上只在 Names of Type Members 中提到了，不过提及的实际上是事件型的委托，而不是一般的委托实例。然后，微软其他地方的官方文档中也没有单独提及委托的命名方式。...基本上可以确定： 委托实例的命名是 —— 一个表示动作的名词！
最近一直在考虑在Android系统上做一些AI的项目，但现在的AI项目大多数采用Python语言。在网上搜了一些移动端AI的例子，觉得Google的TensorFlow Lite比较适合。...看到这样一篇介绍Android上的TensorFlow Lite的文章，翻译出来和大家分享。翻译并非逐句翻译，加入了我的一些理解。如果有问题请参看原文或和我联系。...TensorFlow Lite目前处于开发人员预览版，因此它可能不支持TensorFlow模型中的所有操作。...构建TensorFlow Lite Android应用程序 要构建使用TensorFlow Lite的Android应用程序，您需要做的第一件事就是将tensorflow-lite库添加到应用程序中。...import org.tensorflow.lite.Interpreter; 要使用它，您需要创建一个解释器的实例，然后用一个MappedByteBuffer来加载它。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 一、概述 我们知道，一个对象在可以被使用之前必须要被正确地实例化。而实例化实际指的就是以一个java类为模板创建对象/实例的过程。...比如说常见的 Person = new Person()代码就是一个将Person类实例化并创建引用的过程。 对于类的实例化，我们关注两个问题： 如何实例化？（类的四种实例化方式） 什么时候实例化？...（类的一个初始化过程和对象的三个初始化过程） 二、类的四种实例化方式 1.使用new关键字 这也是最常见最简单的创建对象的方法。通过这种方法，我们可以借助类的构造函数实例化对象。...答案是没有，我们可以认为实例化的时候子类从父类一起拷贝了一份变量，构造函数的执行也是为了能让父类的变量初始化，最后实例化放到内存里的其实是子类+父类的一个混合体！...这就保证了不管要实例化的类继承了多少父类，我们最终都能让实例继承到所有从父类继承到的属性。 5.小结 结合以上文，我们可以看出类的实例化其实是一个递归的过程。
我们先说Neural Networks API（NNAPI）。 NNAPI能够利用手机硬件本身加速推理运算。...对用于移动设备计算的机器学习框架Tensorflow Lite、Caffe2等来说，NNAPI可以提供一个基础层，通过将Android设备的数据应用到开发者定义好的预训练模型上，来支持支持推理运算。...如果手机上有专门的AI加速芯片，NNAPI就会利用这个芯片的运算能力；如果没有，就用手机的CPU进行计算。...通过这样的方式，NNAPI让Android App能够更高效地实现图像分类、用户行为预测、为搜索查询找到适当的响应等功能。...如果开发者想用上Google原本只供应给亲儿子的HDR+，让自己App中的拍照功能在弱光下、或者光线强弱差异明显的情况下都还原出丰富的细节，只需要激活开发者选项中的“Camera HAL HDR+”，并确保
这是TensorFlow Lite的实验端口，针对微控制器和其他只有千字节内存的设备。它不需要任何操作系统支持，任何标准的C或C ++库或动态内存分配，因此它的设计甚至可以移植到“裸机”系统。...核心运行时在Cortex M3上适合16KB，并且有足够的运算符来运行语音关键字检测模型，总共占用22KB。 ? ?...项目GitHub网站：https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/lite/experimental/micro 如需更多文档...，请点击此处：https://www.tensorflow.org/lite/guide/microcontroller 如果想要自定义示例，可以试用此代码实验室：https://g.co/codelabs.../sparkfunTF 可以使用Google提供的这个教程训练自己的模型。
这次用自己实际的例子，来简要的做个使用介绍。...首先是代码遇到了问题，训练过程中的loss不是为nan，就是为负数，让我觉得很奇怪，但是自己去检查代码又找不到问题出在哪里，这时候就想到了TensorFlow自带的Debugger。...，看个人习惯吧) from tensorflow.python import debug as tfdbg 然后在创建完Session的对象后，用调试器的Session进行封装 # 没有调试器之前的写法...这是可以输入运行的指令（如果不清楚TensorFlow Debugger的指令，可以查看之前的教程https://www.jianshu.com/p/9fd237c7fda3） r -f has_inf_or_nan...03 总结 使用TensorFlow的Debugger并不困难，大致总结起来有这么几个流程： 1.import要使用的TensorFlow的调试模块 from tensorflow.python import
采用 TensorFlow 的时候，有时候我们需要加载的不止是一个模型，那么如何加载多个模型呢？...加载 TensorFlow 模型 在介绍加载多个模型之前，我们先介绍下如何加载单个模型，官方文档：https://www.tensorflow.org/programmers_guide/meta_graph...如果使用加载单个模型的方式去加载多个模型，那么就会出现变量冲突的错误，也无法工作。这个问题的原因是因为一个默认图的缘故。冲突的发生是因为我们将所有变量都加载到当前会话采用的默认图中。...因此，如果我们希望加载多个模型，那么我们需要做的就是把他们加载在不同的图，然后在不同会话中使用它们。 这里，自定义一个类来完成加载指定路径的模型到一个局部图的操作。...的机制的话，加载多个模型并不是一件困难的事情。
之前有翻译整理过关于TensofFlow的Debugger的简单教程，具体内容见这里。这次用自己实际的例子，来简要的做个使用介绍。...首先是代码遇到了问题，训练过程中的loss不是为nan，就是为负数，让我觉得很奇怪，但是自己去检查代码又找不到问题出在哪里，这时候就想到了TensorFlow自带的Debugger。...看个人习惯吧) from tensorflow.python import debug as tfdbg 然后在创建完Session的对象后，用调试器的Session进行封装 # 没有调试器之前的写法with...这是可以输入运行的指令（如果不清楚TensorFlow Debugger的指令，可以查看之前的教程） r -f has_inf_or_nan 这样运行就会在有过滤器的情况下运行，并会捕获出现了过滤器指定数值的...03 总结 使用TensorFlow的Debugger并不困难，大致总结起来有这么几个流程： 1.import要使用的TensorFlow的调试模块 from tensorflow.python import
移动端的图片识别的教程也很多，大多数都脱胎于Google的教程《TensorFlow for Poets》和《TensorFlow for Poets 2: Android》。...然而多年的开发经验告诉我，真正自己做起来，一定会碰到问题，特别是像tensorflow lite这种频繁迭代的产品。果然，我就一头栽进了tensorflow lite 的巨坑里。...开始，我猜测是代码中tensorflow lite没有初始化好就调用其识别过程。但我在测试代码中加入延时，没有效果。加入循环，对一个图片反复识别几次，后面的识别就正常了。...这时，我算是明白，我真的跌进tensorflow lite的巨坑里面了。...Tensorflow Lite出现这样一个问题也真是匪夷所思，同样的输入和同样的处理，输出结果却不同，真的颠覆了我对编程的理解。 ? 当年爱因斯坦面对量子力学，提出了“上帝是在执骰子吗？”的疑问。
在日常使用委托时，有以下常用方法 方法名称 说明 Clone 创建委托的浅表副本。 GetInvocationList 按照调用顺序返回此多路广播委托的调用列表。...GetObjectData 用序列化该实例所需的所有数据填充 SerializationInfo 对象。 MemberwiseClone 创建当前 Object 的浅表副本。...RemoveImpl 调用列表中移除与指定委托相等的元素 ---- GetInvocationList() 的用途 当委托有多个返回值时 当你编写一个 delegate委托 或 Func泛型委托...，并为实例绑定多个方法时，每个方法都有一个返回值。...调用委托后，只能获取到最后一个调用方法的返回值。 ---- 使用 GetInvocationList() GetInvocationList() 能够返回 这个委托的方法链表。
前言 最近在将tf训练的模型迁移到Android端，使用的是tensorflow-lite，由于模型用到了一些tflite还没有支持的op，所以需要让tflite支持tf的op，官方没有直接给出aar，...--config=monolithic \ //tensorflow/lite/java:tensorflow-lite-with-select-tf-ops 【5】 如果你运气足够好的话...，你将在如下目录找到编译好的aar： bazel-genfiles/tensorflow/lite/java/tensorflow-lite-with-select-tf-ops.aar 【6】 大功告成....h文件的声明，缺的.h文件都在tensorflow/core/distributed_runtime目录下，tensorflow/core/distributed_runtime里有一个BUILD文件...，这个目录就相当于也是一个模块，所以需要做的就是将tensorflow/core/distributed_runtime里的.h文件告诉tensorflow/core/common_runtime/eager
结构如下： [示意图.png] 窗体间数据传递的方法有多种，这里我们直接选择最被推荐的方法：委托(delegate)和事件(event)。...，当我需要调用方法时可以直接调用委托，而事件是绑定到委托上的。...当事件被触发，就会运行我们最终想要执行的方法。 上面子窗体1已经注册好了委托和事件，接下来需要父窗体订阅该事件。...() { InitializeComponent(); form_Child1 = new Form_Child1(); // 实例化子窗体...InitializeComponent(); form_Child2 = new Form_Child2(); // 实例化子窗体
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