使用GPU的浮点权重，以及CPU和Coral Edge TPU的8bit量化tflite版本。 首先，加载模型以及一张喜鹊图像。...对比结果 先来看最终的结果： 线性刻度，FPS 对数刻度，FPS 线性刻度，推理时间（250x） Sam发现使用CPU的量化tflite模型得分是不同的，但似乎它总是返回与其它产品相同的预测结果，他怀疑模型有点奇怪...我们再仔细对比一下就会发现，GTX1080实际上完全无法跟Google的Coral对飚。要知道GTX1080的最大功率为180W，而Coral Edge TPU只有2.5W。...但Edge TPU无法执行反向传播。 Google Coral Edge TPU USB加速器 下图显示了Edge TPU的基本原理。...i7-7700K在Coral和Jetson Nano上的速度都会更快一些，但仍然无法和后两者比肩。因此推测瓶颈是数据速率，不是Edge TPU。
在 Edge TPU 处理器上运行 TFLite Edge TPU 是一种小型处理器，能够执行深度前馈网络，例如卷积神经网络。 但是，它仅支持量化的 TFLite 模型。...另一种量化类型是量化感知训练，它使用伪造的量化节点来模拟前向和后向模型中量化的效果； 该量化是直接估计。 这是 Edge TPU 支持的唯一量化，并允许在其上运行 TFLite 模型。...Edge TPU 有两种可用方式： Coral 开发板，其中包含 TPU 以及预安装的所有必需软件和 API Edge TPU USB 扩展器，可在所需计算机上添加另一个处理器 USB 加速器与任何具有运行...模型图中发生不支持的操作的第一点是编译器将图分为两部分：一部分包含 Edge TPU 可以计算的所有操作，另一部分包含它不能计算的操作，这些部分将运行在 CPU 上： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制...TensorFlow Lite 将扩大支持的操作范围，将 TF 2.0 模型更轻松地转换为 TFLite，并扩展对 Edge TPU 和 AIY 板的支持。
谷歌 Edge TPU 是一个通过 Coral Dev Boardand 和 USB 加速器提供给开发人员的低能耗硬件加速器。...通过这种模型自定义，Edge TPU 能够提供实时的图像分类性能，同时实现只有在数据中心运行尺寸更大、计算量更重的模型上才能看到的准确率。...此外，从搜索空间中移除需要修改 Edge TPU 编译器以完全支持的某些操作，如 swish 非线性和 squeeze-and-excitation 块，自然能够生成易于移植到 Edge TPU 硬件的模型...从云 TPU 训练到 Edge TPU 部署 在 Github 上，谷歌发布了 EfficientNet-EdgeTPU 的训练代码和预训练模型。...使用 TensorFlow 的后训练量化工具，谷歌将浮点训练模型转换为 Edge TPU 可兼容的整数量化模型。对于这些模型而言，后训练量化的效果非常好，仅产生非常轻微的精度损失（~0.5％）。
yolov5 release 6.1版本增加了TensorRT、Edge TPU和OpenVINO的支持，并提供了新的默认单周期线性LR调度器，以128批处理大小的再训练模型。...include saved_model pb TFLite tfjs TensorFlow Edge TPU:新的更小的YOLOv5n(1.9M params)模型低于YOLOv5s(7.5M params...def export_edgetpu(keras_model, im, file, prefix=colorstr('Edge TPU:')): # YOLOv5 Edge TPU export...= 0: LOGGER.info(f'\n{prefix} export requires Edge TPU compiler....f = str(file).replace('.pt', '-int8_edgetpu.tflite') # Edge TPU model f_tfl = str(file).replace
使用Coral的USB Edge TPU加速器和Edge TPU编译器加速任何TensorFlow Lite模型的推断。...Coral Edge TPU USB加速器可 加快Raspberry Pi的推理（预测）速度。不需要此来复制演示。...TPU实时跟踪对象 可以使用Coral的USB Accelerator加快模型推断的速度。...https://coral.ai/docs/accelerator/get-started/ 1.SSH进入Raspberry Pi 2.安装Edge TPU运行时 $ echo "deb https:...https://github.com/leigh-johnson/rpi-deep-pantilt 添加了自定义的TFLite_Detection_PostProcess操作，该操作在模型输出上实现了非最大抑制
Coral Dev Board和USB加速器运行。...通过这种模型定制，Edge TPU能够提供实时图像分类性能，同时能够运行规模更大、计算量更多的模型，通常这类精度只能在数据中心才能实现。...此外，从搜索空间中删除需要修改Edge TPU编译器以完全支持的某些操作，例如嗖嗖的非线性和挤压和激励块，自然会导致模型很容易移植到Edge TPU硬件。...从云TPU的训练到Edge TPU的部署 我们已经在github存储库上发布了EfficientNet-Edge TPU的训练代码和预训练模型。...我们使用tensorflow的训练后量化工具将浮点训练模型转换为Edge TPU兼容整数量化模型。对于这些模型，训练后的量化效果非常好，并且仅产生非常轻微的精度损失（不到0.5％）。
别人上TensorFlow Lite(TFLITE)都提速了，只有Nano上了lite版本的还变慢了。...注意一个大前提： Coral一直跑的是TensorFlow Lite，这是谷歌给EDGE TPU优化过的。 ?...而EDGE TPU被设计成处理8-bit的工作... 而CPU能很聪明的处理8-bit的工作，而不是全幅大小的(32-bit)float，因为CPU们很多情况下经常需要处理8-bit的任务。...Nano没用FP16，也没用TensorRT，发挥不出自己的长处； 而EDGE TPU用的是谷歌的Runtime（你理解成tensorrt好了），还用了专门谷歌提供的INT8模型（肯定优化过）。...就比如我们也可以搞一个评测，弄个FP16的模型，然后Nano跑的如何如何，而Coral根本就运行不起来，精度为0
谷歌在3月份推出了Coral Dev Board，采用张量处理器（Edge TPU）AI加速器芯片，以及一个USB加密狗，旨在加速现有Raspberry Pi和Linux系统的机器学习推理。...今天，谷歌发布了一系列新的分类模型EfficientNet-EdgeTPU，经过优化，可以在Coral板的系统级模块上运行。...因此，EfficientNet-EdgeTPU项目的目标是将源自谷歌的EfficientNets的模型定制为功率高效，低开销的Edge TPU芯片。...团队使用延迟预测模块对其进行了补充，该模块在Edge TPU上执行时提供了算法延迟的估计。...，以更高的延迟为代价实现了更高的准确性，并且在Edge TPU上运行得更快。
它已嵌入到TensorFlow生态系统内，开发人员可以通过内置转换器将训练后的TensorFlow模型转换为TFLite模型格式。转换后的TFLite模型可用于构建跨平台应用程序。...作为最流行的模型优化方法之一，模型量化将浮点系数转换为整数。通常，量化可以使模型大小减少4倍，并使执行时间加快10-50％。...从图中可以发现由TFLite自带量化工具量化的模型显著减少了类MobileNet模型和Inception V3模型的推理时间。此外，采用后期量化开发人员可以利用最新模型而无需从头开始重新训练模型。...我们还构建并集成了一个“延迟预测器”模块，该模块通过在周期精确的模型结构结构模拟器上运行模型来提供在Edge TPU上执行时模型延迟的估计。...在CPU上运行量化的MobileNet Vv1比浮点模型快1.9倍，在GPU上运行浮点模型的速度比CPU快7.7倍，每帧仅使用16毫秒左右。 最后，在Edge TPU上运行量化模型仅需2毫秒。
Serving 和 TFLite 比 PyTorch 的同类型工具要稳健一些。而且，将 TFLite 与谷歌的 Coral 设备一起用于本地 AI 的能力是许多行业的必备条件。...Coral 是一个完整的工具包，可以使用本地 AI 构建产品。Coral 于 2020 年发布，解决了部署部分 TFLite 中提到的实现板载 AI 的问题，克服了隐私和效率等方面的困难。...Coral 提供了一系列用于原型设计、生产和传感的硬件产品，其中一些本质上是增强型的树莓派，专为 AI 应用程序创建，能够利用 Edge TPU 在低功耗设备上进行高性能推理。...在这种情况下，请考虑使用 ONNX 在 TensorFlow 的部署工作流中部署转换后的 PyTorch 模型。...如果你正在构建使用 AI 的嵌入式系统或 IoT 设备，鉴于 TFLite + Coral 生态系统，你仍然应该使用 TensorFlow。
下图显示了实际的开发板（我只有NCS1且尚未收到我的Coral USB）。我们从中间看起，Coral Edge TPU开发板就是信用卡大小，可以用它作为参考来衡量尺寸。 ?...传统上，深度学习模型在FP32中进行训练，一般来说，它们可以很容易地转换为FP16，而不会有太多精度损失。但是，对于INT8来说情况并非如此，其中训练后转换通常会给您带来灾难性的准确度。...您必须将量化纳入训练。这意味着您无法使用预训练的FP32 AI模型，而必须在模型中添加一些图层并从头开始训练。由于添加了层，训练也将比平时花费更长的时间。...谷歌提供了一些预先训练好的模型，您可以对模型进行微调，节省大量时间，但不幸的是，您只能选择很有限的几种计算机视觉模型。这就是为什么Nvidia的基准测试中Edge TPU存在如此多DNR的原因。...英特尔的OpenVINO允许从Tensorflow、Caffe、MxNet、Kaldi和ONNX转换模型。
近日，机器学习和数据科学咨询公司 Tryolabs 发布了一篇基准评测报告，测试比较了英伟达 Jetson Nano、谷歌 Coral 开发板（内置 Edge TPU）、英特尔神经计算棒这三款针对机器学习设计的边缘计算设备以及与不同的机器学习模型的组合...模型的 Edge TPU 引擎版本；至于英特尔神经计算棒，我们使用的是用 OpenVINO 工具包编译的 Resnet-50。...因为量化的 8 位模型对图像预处理非常敏感，这可能对结果产生很大影响。...相比于 Jetson 和英特尔计算棒，Coral 设备存在一些局限性。如果你想在上面运行非官方的模型，你必须将其转换到 TensorFlow Lite，然后再针对 Edge TPU 进行量化和编译。...取决于模型的不同，这种转换有可能无法实现。尽管如此，我们预计谷歌今后会改进这款设备的未来版本。 总结 这里的研究基于我们对为深度学习算法设计的当前最佳边缘计算设备的探索。
对于珊瑚设备，我们实现了S，M和L EfficientNets模型的Edge TPU引擎版本；最后，对于英特尔设备，我们使用了由OpenVINO Toolkit 编译的Resnet-50 。...我们无法获取Google用于准确性报告的确切验证集，但是一个假设是，他们对图像预处理转换的使用方式与我们不同。由于量化的8位模型对图像预处理非常敏感，因此这可能会对结果产生重大影响。...与Jetson和Intel记忆棒相比，Coral设备存在一些局限性。如果要在其上运行非官方模型，则必须将它们转换为TensorFlow Lite，然后对Edge TPU进行量化和编译。...但是，必须指出的是，由于设计不同，我们无法使用相同的型号测试Jetson Nano和Coral。我们相信，根据要完成的特定任务，每种设备都会有自己的最佳情况。...感兴趣的进一步研究可能包括利用量化感知训练来设计和训练自己的模型。 该博客文章是与Tryolabs的全栈开发人员Guillermo Ripa合作编写的。
（如 Edge TPU， https://cloud.google.com/edge-tpu/），而只适用于 CPU。...借助这一新工具，模型大小将缩小为原来的 1/4，却能得到更大的 CPU 速度提升。此外，Edge TPU 等固定点硬件 (fixed point hardware) 加速器也将能运行这些模型。...如何启用训练后整型量化 我们的整型量化工具需要使用一个小型代表性数据校正集。只需为转换器提供 representative_dataset 生成器，优化参数便会对输入模型执行整型量化。...若要在完全不支持浮点运算的专用硬件（如某些机器学习加速器，包括 Edge TPU）上完整执行运算，您可以指定标记以仅输出整型运算： 1converter.target_ops = [tf.lite.OpSet.TFLITE_BUILTINS_INT8...我们还希望通过硬件加速器（如 Edge TPU）进一步提速。 ?
Edge TPU 示例Google的Edge TPU是一种专门设计用于加速深度学习推理的硬件加速器。以下示例演示了如何在嵌入式系统上使用Edge TPU加速神经网络推理。...Lite模型interpreter = tflite.Interpreter(model_path="edge_tpu_model.tflite")interpreter.allocate_tensors...TPU模型engine = BasicEngine("edge_tpu_model_edgetpu.tflite")# 获取Edge TPU的输入和输出张量input_tensor, output_tensor....在嵌入式系统上使用Edge TPU硬件加速器来加速神经网络推理。...确保模型已经经过Edge TPU的编译，并且在运行时正确加载了硬件加速器。
TensorFlow Lite的优化 相较于TensorFlow，TensorFlow Lite进行了如下优化： 压缩模型：缩小模型体积 量化 (Quantization)：TensorFlow模型中包含大量的矩阵...对GPUs的支持状况： Android上：基于OpenGL的GPU加速 预定2018年第四季度发布binary 可加速MobileNet以及其它图像模型 关于Google打造的Edge TPUs: ?...转换格式 使用TensorFlow Lite转换器转换为TensorFlow Lite可用的模型，模型转换代码如下： import tensorflow.contrib.lite as lite graph_def_file...量化会造成模型精确度的损失，但据观察，对图像、音频模型预测精确度影响很小。经过量化，CNN模型可增加10～50%的性能提升，RNN可以增加到3倍性能提升。...一个Raspberry PI实现的物件检测模型，可以进行目标检测，转动摄影机始终跟随目标 ? 一个采用Google Edge TPU的系统，展现TensorFlow Lite的实时处理能力 ?
其中图（a），（b），（c）对比了CoCoPIE和专用ASIC硬件（包括Google的云TPU-V2和Edge TPU，Eyeriss 以及NVIDIA Jetson AGX Xavier）在性能和能效方面的表现...为了达到公平，他们使用相同的网络模型进行比较，并且CoCoPIE未采用权重量化（quantization）。 结果显示CoCoPIE在能效方面始终优于这些代表性的ASIC / FPGA解决方案。...图5.CoCoPIE与TFLite, TVM以及MNN加速框架的性能对比。 CoCoPIE架构中使用了两个关键技术来实现AI应用在手机端的加速，即 “模型压缩” 与 “编译器优化” 。...模型压缩技术主要分为两类：1.剪枝（pruning）；2.量化（quantization） 剪枝技术意在删除模型中冗余的权重来减少权重的存储量和计算量，而量化技术意在降低权重的精度来减少存储和加快计算速度...总而言之，压缩-编译协同设计方法允许编译器将剪枝后的内核视为特殊模式，不仅可以实现模型的高精度与高压缩率，还可以有效地将卷积核模式转换为性能上的提升。
我们已经听到了这种的反馈，在今天我们很高兴地宣布支持训练Cloud TPU上的对象检测模型，模型量化以及并添加了包括RetinaNet和MobileNet改编的RetinaNet在内的新模型。...本文将引导你使用迁移学习在Cloud TPU上训练量化的宠物品种检测器。...使用Cloud ML Engine上使用Cloud TPU训练量化模型 机器学习模型有两个不同的计算组件：训练和推理。在此示例中，我们正在利用Cloud TPU来加速训练。...: 8 } } 通常通过量化，一个模型在转换到量化训练之前，会对一定数量的步骤进行完全精确的训练。...这将通过以下命令将生成的冻结图（tflite_graph.pb）转换为TensorFlow Lite flatbuffer格式(detec .tflite)。
Coral中的Edge-TPU尺寸大约只有一枚硬币的1/4，拥有1GB的LPDDR4内存和8GB的eMMC存储，安装Mendel版Linux或者Android，可以进行本地的离线运算。 ?...同时，谷歌还发布了一款Coral USB加速器，体内同样包含一颗Edge TPU，可以在任何64位ARM或x86平台的Debian Linux上运行。 ?...除了PC和服务器以外，我们的生活中还有像手机、智能音箱、智能手表等设备需要用到机器学习模型，而它们都是无法运行TensorFlow的。...谷歌表示为移动设备部署TF Lite非常方便，只需用TensorFlow打包好模型，再用TF Lite转换器将之转化为TF Lite模型。...经过TF Lite的优化后，设备在CPU上的性能达到原来的1.9倍，在Edge TPU上的性能最高提升了62倍。 ?
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