首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

TFlite在不使用FlexDelegate的情况下在C++推理中选择操作

TFlite(TensorFlow Lite)是一种针对移动和嵌入式设备的TensorFlow推理框架。它旨在提供轻量级、高效率的模型推理解决方案,适用于资源有限的环境。在C++推理中,当不使用FlexDelegate时,可以选择操作。

TFlite提供了多种操作选择策略,包括默认、速度优先和内存优先。默认策略会自动选择最适合目标设备的操作。速度优先策略会尽可能选择速度更快的操作,适用于对推理速度要求较高的场景。内存优先策略会尽可能选择占用内存更少的操作,适用于内存资源受限的场景。

在TFlite C++推理中选择操作时,可以通过设置InterpreterOptions中的SetExecutionPlan()方法来指定操作选择策略。例如,使用速度优先策略:

代码语言:txt
复制
#include <tensorflow/lite/interpreter.h>
#include <tensorflow/lite/interpreter_builder.h>
#include <tensorflow/lite/model.h>

// 加载模型
std::unique_ptr<tflite::FlatBufferModel> model = tflite::FlatBufferModel::BuildFromFile(model_path);

// 创建Interpreter
tflite::ops::builtin::BuiltinOpResolver resolver;
tflite::InterpreterBuilder builder(*model, resolver);
std::unique_ptr<tflite::Interpreter> interpreter;
builder(&interpreter);

// 设置操作选择策略为速度优先
tflite::InterpreterOptions options;
options.SetExecutionPlan(tflite::InterpreterOptions::kSpeed);

// 应用操作选择策略
interpreter->ModifyGraphWithDelegate(&options);

// 进行推理操作
interpreter->Invoke();

上述代码演示了在TFlite C++推理中选择操作并设置速度优先策略的过程。需要注意的是,此处并未涉及到具体的操作选择,而是通过设置策略来影响操作选择的行为。

对于TFlite相关产品,腾讯云提供了腾讯云AI开发平台,其中包含了TFlite模型的部署与推理服务。您可以访问腾讯云AI开发平台-TFlite了解更多相关信息。

请注意,以上回答仅供参考,具体操作选择策略需根据实际场景和需求进行调整。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Linux破坏磁盘情况使用dd命令

即使dd命令输错哪怕一个字符,都会立即永久地清除整个驱动器宝贵数据。是的,确保输入无误很重要。 切记:在按下回车键调用dd之前,务必要考虑清楚!...你已插入了空驱动器(理想情况下容量与/dev/sda系统一样大)。...你还可以专注于驱动器单个分区。下一个例子执行该操作,还使用bs设置一次复制字节数(本例是4096个字节)。...本文中,if=对应你想要恢复镜像,of=对应你想要写入镜像目标驱动器: # dd if=sdadisk.img of=/dev/sdb 还可以一个命令同时执行创建操作和复制操作。...他曾告诉我,他监管每个大使馆都配有政府发放一把锤子。为什么?万一大使馆遇到什么危险,可以使用这把锤子砸烂所有硬盘。 那为什么不删除数据呢?你不是开玩笑吧?

7.5K42

【技术创作101训练营】TensorFlow Lite GPU 委托(Delegate)加速模型推理

TFLite端侧 GPU 推理支持方面,最早便支持了 OpenGL 推理2020年5月旬,基于委托代理方式也支持了 OpenCL 。 4....因此,针对算子支持情况,也有如下优化建议,其实下面建议也不仅限于GPU,其它后端也是适用: CPU 上看起来不怎么耗时操作由 GPU 计算可能带会慢得爆炸,比方多种输入维度 reshape...Android C++ API 使用 GPU 代理 关于如何在TF提供演示应用APP里使用安卓和 iOS (metal) GPU 委托代理,参考安卓使用 GPU 委托代理和 iOS 如何使用...实际 APP ,多使用 C++ API,下面以 Android 系统 C++ API 添加 GPU 代理为例。...# 使用了GPU,另外是高性能fp16推理,即FP16对应android C++option设置 Max number of delegated partitions : [0] Use gpu

5.2K220191
  • 了解机器学习深度学习常用框架、工具

    但这也带来好处,即使用户更深入地理解整个流程,不像使用封装较好库(如 Keras)那样 “盲盒” 操作。...某些情况下,TensorFlow 代码结构可能相对繁琐,不易理解。这些因素可能对初学者构成一定挑战。...丰富语言支持:MXNet 支持 Python、C++ 等多种编程语言,为用户提供灵活开发和使用选择。 灵活且易用:提供了两种编程风格,并且支持多语言接口,适合不同水平开发者。...TFLite 优点和不足 优点: 高效性:通过模型优化和硬件加速技术,TFLite 能够资源受限设备上实现快速推理。...性能依赖硬件:虽然 TFLite 支持硬件加速,但其性能表现高度依赖于特定设备硬件配置和支持情况

    1.2K01

    【机器学习】与【数据挖掘】技术下【C++】驱动【嵌入式】智能系统优化

    二、C++嵌入式系统优势 C++因其高效性和面向对象特性,嵌入式系统得到了广泛应用。其优势包括: 高性能:C++编译后代码执行效率高,适合资源受限嵌入式系统。...实时性:确保模型推理实时响应。 资源管理:优化内存和计算资源使用。 四、C++实现机器学习模型基本步骤 数据准备:获取并预处理数据。 模型训练:PC或服务器上训练模型。...模型压缩:使用量化、剪枝等技术压缩模型。 模型部署:将模型移植到嵌入式系统。 实时推理嵌入式设备上进行实时推理。...五、实例分析:使用C++嵌入式系统实现手写数字识别 以下实例将展示如何在嵌入式系统中使用C++和TensorFlow Lite实现手写数字识别。 1....实时推理Raspberry Pi上进行实时图像分类。 1. 数据准备 C++读取MNIST数据集,并将其格式化为适合模型输入形式。

    7610

    【云+社区年度征文】TinyML实践-2:How TinyML Works?

    它还不支持TF主线可用全部数据类型(例如double)。此外,TFLite也不支持一些使用次数比较少算子。...要在Uno上运行一个模型,理想情况下模型权重必须存储为8位整数值(而许多台式计算机和笔记本电脑使用32位或64位浮点表示)。...从广义上讲,剪枝试图去除对输出预测没有多大用处神经元。这通常与较小神经权重相关联,而较大权重由于推理过程重要性而保持不变。然后修剪后体系结构上重新训练网络,以微调输出。...: 嵌入式环境运行前提对TFLM需求 1)没有操作系统依赖项 有些目标平台根本没有操作系统 2)链接时没有标准C或C++库依赖项 为了节省空间,比如sprintf()简单函数要占用20KB空间,唯一例外是标准...5)C++ 11 为了模块化代码方便维护,另外和TFLite 移动设备方面更轻松共享代码 编译系统 Tensorflow Lite linux环境开发,许多工具基于传统UNIX工具(shell

    1.7K52

    TensorFlow:使用Cloud TPU30分钟内训练出实时移动对象检测器

    ,可以对狗和猫品种进行实时检测,并且手机上空间超过12M。请注意,除了云中训练对象检测模型之外,你也可以自己硬件或Colab上运行训练。...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计算组件:训练和推理。在此示例,我们正在利用Cloud TPU来加速训练。...:) 使用TensorFlow Lite移动设备上运行 此时,你以及拥有了一个训练好宠物种类检测器,你可以使用Colab notebook零点设置情况下在浏览器测试你自己图像。...要在手机上实时运行此模型需要一些额外步骤。本节,我们将向你展示如何使用TensorFlow Lite获得更小模型,并允许你利用针对移动设备优化操作。...请注意,如果你只想在训练模型情况下完成本教程第二部分,我们提供了一个预训练模型。

    4K50

    使用YOLOv8进行工业视觉缺陷检测,基于Aidlux完成本地终端部署

    此外,我们还注意到,使用Aidlux进行图片推理预测时,其速度表现也相当迅速,进一步确保了系统高效性。通过选择Aidlux平台,我们能够更好地实现项目目标,提高工业视觉缺陷检测效率和准确性。...推理过程: 同时我们代码实现了高效推理过程,能够实时性要求下完成缺陷检测任务。这对于工业应用快速响应至关重要。 后处理: 模型输出需要进行后处理,以解析检测结果并执行进一步操作。...为了转换为TFLite模型,我们选择了opset=11算子版本。这一选择原因是确保了模型不同硬件平台上更广泛兼容性,从而使得我们模型能够更灵活地应用于各种部署场景。  ...实验和验证  由于我手机是天玑芯片,不支持dlc模型推理预测,所以这个项目中我们使用Aidlux名下基于高通855模组改造7T算力边缘计算设备来进行推理预测,使用过程推理速度也是非常快,所以很适合我们进行边缘终端开发...使用Aidlux完成本地终端模型推理预测视频如下:使用Aidlux平台自带AI Model Optimizer平台将onn模型转换为tflite模型和dlc模型文件后进行推理预测_哔哩哔哩_bilibili

    80710

    移动端 GPU 推理性能提升 2 倍!TensorFlow 推出新 OpenCL 后端

    TFLite GPU 性能易受工作组大小影响;采用合适工作组大小可以提高性能,而选择不当工作组大小则会相应地降低性能。...Qualcomm 在其 GPU 中加入了物理显存,物理显存一些特性使其非常适合与 OpenCL 常量显存一起使用。并在某些特定情况下有非常好效果,例如在神经网络首尾较窄层上运行时。...性能评估 我们会在下方展示 TFLite CPU(大核单线程)、使用现有 OpenGL 后端 GPU 和使用新 OpenCL 后端 GPU 上性能水平。...搭载 OpenCL 特定 Android 设备上,推理引擎 MNASNet 1.3 延迟时间 ? 图 3....Android 发行版包含 OpenCL。

    1.5K10

    高效终端设备视觉系统开发与优化

    用户可以随心所以地使用机器智能并享受其中。 早年,由于移动端上计算资源非常有限,大多数机器智能都利用云计算实现。基于云机器智能,源数据会发送到云端进行智能推理,然后将结果下载到本地设备。...1.3 端上推理 基本上,因此,端上智能是通过使用来自设备传感器(例如摄像头、麦克风、和所有其他传感器)输入信号设备上运行深度学习推理来实现。该模型完全设备上运行而无需与服务器通信。...iosiOS系统,用户可以通过C ++ 直接调用解释器。 TFLite推理速度更快 TFLite通过以下功能在终端设备机器学习脱颖而出。...TFLite任务库可以实现跨平台工作,并且支持JAVA、 C++和Swift等上开发接受支持。这套TFLite ML机器学习任务API提供了四个主要优点。...这张幻灯片中图显示了ARM GPU和FPGA上运行基本滤波操作和图像分析操作功耗基准与CPU上运行相比通过GPU和FPGA上进行优化来降低能源成本具有显著优势。

    65420

    如何将自己开发模型转换为TensorFlow Lite可用模型

    从一个简单模型开始 首先,我想选择一个未经过预先训练或转换成.tflite文件TensorFlow模型,理所当然我选择使用MNIST数据训练简单神经网络(目前支持3种TFLite模型:MobileNet...请注意,freeze_graph实际上删除了训练中使用大部分图层。但是,我们仍然有一些与TFLite兼容东西。具体来说,请注意“dropout”和“iterator”层。...更复杂模型,您可能会遇到TFLite不支持操作,因此了解它们是哪些操作并查看是否可以使用graph_transform工具进行操作,也是很好。 为输入和输出层命名。...了解训练和推理使用了哪些图层 - 我们从一个脚本训练了MNIST模型,因此得到图形包含了大量额外图层。...接下来文章,我们将切换到移动开发并看看如何使用我们新近转换mnist.tflite文件Android应用程序检测手写数字。

    3K41

    高效终端设备视觉系统开发与优化

    用户可以随心所以地使用机器智能并享受其中。 早年,由于移动端上计算资源非常有限,大多数机器智能都利用云计算实现。基于云机器智能,源数据会发送到云端进行智能推理,然后将结果下载到本地设备。...1.3 端上推理 基本上,因此,端上智能是通过使用来自设备传感器(例如摄像头、麦克风、和所有其他传感器)输入信号设备上运行深度学习推理来实现。该模型完全设备上运行而无需与服务器通信。...iosiOS系统,用户可以通过C ++ 直接调用解释器。 TFLite推理速度更快 TFLite通过以下功能在终端设备机器学习脱颖而出。...TFLite任务库可以实现跨平台工作,并且支持JAVA、 C++和Swift等上开发接受支持。这套TFLite ML机器学习任务API提供了四个主要优点。...这张幻灯片中图显示了ARM GPU和FPGA上运行基本滤波操作和图像分析操作功耗基准与CPU上运行相比通过GPU和FPGA上进行优化来降低能源成本具有显著优势。

    68820

    TensorFlow 2.0 新增功能:第三、四部分

    用外行术语来说,这可以理解为一个容器,它容纳了访问创建模型原始代码情况下从头开始重现模型所有内容。...我们选择使用tf.function装饰器形式。 如果仔细观察我们刚刚编写代码段,您将意识到我们假设传递给number变量值是一个数值。 现实世界情况未必一定如此。...TFLite 一些关键功能包括针对设备经过优化优化解释器(它支持二进制大小较小设备上优化一组核心操作),针对多种语言(例如 Swift,C,C++,Java 和 Python API),... Android 上运行 TFLite 时,可访问 Android 神经​​网络 API,该接口可访问 Android 硬件加速推理操作,并且已接口,以利用有利硬件加速来使用使用设备。...使用tf.placeholder好处之一是可以控制图输入形状,如果输入与预定形状匹配,则会返回错误。 TF 2.0 ,仍然可以通过使用 Python 内置assert命令来完成此操作

    2.3K20

    全志Tina_NPU开发部署说明

    提供AI 应用开发接口:提供NPU 跨平台API. 2.2 开发流程 NPU 开发完整流程如下图所示: ###2.3 模型训练 模型训练阶段,用户根据需求和实际情况选择合适框架(如Caffe、TensorFlow...也可直接使用已经训练好模型, 对于基 于已有的算法模型部署来讲,可以不用经过模型训练阶段. 2.4 模型转换 此阶段为通过Acuity Toolkit 把模型训练得到模型转换为NPU 可用模型NBG...用户通过提供python 接口可以便捷地完成以下功能: 1)模型转换:支持Caffe,TensorFlow Lite, Tensorflow, ONNXDarknet NBG 模型导入导出,后续能够硬件平台上加载使用...2)模型推理:能够PC 上模拟运行模型并获取推理结果,也可以指定硬件平台上运行模型并获取推理结果。...此文档主要介绍模型转换和基于NPU 程序开发,涉及模型训练内容。

    8210

    【重磅】谷歌正式发布TensorFlowLite,半监督跨平台快速训练ML模型

    这个模型能够输入会话聊天信息时生成回复建议,通过有效推理,可以很容易地插入到聊天应用程序,从而为设备上会话智能提供动力。...,这两个消息可能被投影到相同向量表示。 在这个想法下,会话模型低计算力和内存占用情况下将这些操作高效地结合起来。...训练过程,还可以利用量化(quantization) 或“蒸馏”(distillation)等其他技术,从而进一步压缩或选择性地优化目标函数某些部分。...TensorFlow Lite模型文件被应用在移动应用程序: Java API:安卓平台上围绕着C++ API包裹器。...Interprete支持选择操作员加载。没有operator情况下,只有70KB,加载了所有operator,有300KB。这比TensorFlow Mobile所要求1.5M明显降低。

    1K90

    基于OneFlow实现量化感知训练

    这里关键就在于缩放系数scale和zero_point怎么求,GoogleTFLite使用下面的公式: 其中, 表示浮点实数, 表示量化后定点整数, 和 分别是 最大值和最小值,...在后训练量化,做法一般是使用一部分验证集来对网络做推理推理过程记录激活特征图以及权重参数最大和最小值,进而计算scale和zero_point。...组件 在上一节主要提到了记录激活和权重scale和zero_point,以及模拟量化,量化这些操作。...这对应着三个量化训练中用到三个基本组件,即MinMaxObserver,FakeQuantization,Quantization。下面我们分别看一下在OneFlow这三个组件实现。 组件1....上面讲的是Python前端接口和用法,下面看一下在OneFlow这个Module具体实现,我们以CPU版本为例(GPU和CPUKernel实现是一致),文件oneflow/user/kernels

    81730

    AIoT应用创新大赛-基于TencentOS Tiny 多功能行人检测仪

    本系统亮点: 使用嵌入式AI技术开发板部署AI深度学习算法模型,并使用cmsis-nn 算子加速推理,以达到保证精确度情况下,可以快速进行检测并且后期可根据需要切换识别目标类型。...,也可以对数据集做批量测试,送入模型之前使用和开发板同样归一化方式,模型输出之后使用和开发板同样后处理算法,在一定程度上提前模拟了开发板上运行情况,可以节约很多上板调试时间。...source/yolo_layer.c实现 YOLO解码器实现 YOLO解码操作(YOLO decode)是为了将神经网络预测值和真实图片预测框相对应,即如何通过神经网络输出值图片中对目标物体画出检测框...w=422&h=314] 每一次神经网络推理完成后输出进行解码操作,从而获得真实检测框坐标 [RO6sR8NdYQkT973tp0tpnw.png?...w=1542&h=740] 3.系统测试 各个芯片平台部署算法模型数据,其中NXP RT1062仍在进一步优化,待达到最佳效果好再及时更新 (1)推理时间和内存占用 1.行人目标识别推理数据: 芯片平台

    2.1K200
    领券