AI 科技评论按:为了更好解决 TensorFlow 用户在使用不同种类的硬件(GPU、TPU、移动设备)时,由于多级别堆栈而导致的编译器与运行时错误,近日开源了一个全新的中介码与编译器框架 MLIR。
近日谷歌宣布,向非盈利性 LLVM 基金会提供今年 4 月开源的 Multi-Level Intermediate Representation(MLIR)架构,一个与 TensorFlow 紧密结合的表示格式和编译器实用工具库,该架构介于模型表示和低级编译器/执行器(二者皆可生成硬件特定代码)之间。谷歌希望通过向社会提供该架构来激励更多的创新,从而进一步加速 AI 领域发展。我们将 MLIR 的详细内容及谷歌相关报道整理编译如下。
https://github.com/leigh-johnson/rpi-deep-pantilt
安妮 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 还得从半年前说起。 今年5月的谷歌I/O大会上,安卓工程副总裁Dave Burke宣布将推出一个专门为移动设备优化的TensorFlow,称为T
嵌入式系统已经成为我们生活中不可或缺的一部分,从智能手机到家用电器,几乎每个设备都搭载了嵌入式技术。随着人工智能的快速发展,将神经网络应用于嵌入式设备上变得越来越普遍。本文将深入探讨嵌入式人工智能的现状,以及神经网络在边缘设备上的应用。
几十年来,正如摩尔定律所描述的那样,通过缩小芯片内部晶体管的尺寸,计算机处理器的性能每隔几年就可以提升一倍。但随着缩小晶体管尺寸变得越来越困难,业界将重点放在了开发硬件加速器这样的特定于域的体系架构上面,从而继续提升计算能力。
3.17日谷歌在 GitHub 与 TFHub 上同步发布了 EfficientNet-lite,EfficientNet的端侧版本,运行在 TensorFlow Lite 上,针对端侧 CPU、GPU 和 EdgeTPU 做了优化。EfficientNet-lite提供五个不同版本(EfficientNet-lite0~4),让用户能够根据自己的应用场景和资源情况在延迟、参数量和精度之间做选择。
2021 年 5 月 10 日,Felix Klock 和 Mark Rousskov 代表 Rust 编译器团队发布文章 Announcing Rust 1.52.1,官宣发布 Rust 1.52.1。
Snips(一家做音频识别的创业公司) 出品。在神经网络领域,现在基本已经被 TensorFlow 和 PyTorch 给占了。但是对于移动设备或IoT这些性能受限的设备,还有很多空间可以尝试。TensorFlow组推出了 TensorFlow Lite,微软的 ONNX 看上去也很有前景。一些硬件厂商也推出了他们自己的方案 Android NN API, ARM NN SDK , Apple BNNS 等等。但是它们都只能满足一些特定领域的需求。
选自Google 机器之心编译 机器之心编辑部 今年 5 月,谷歌曾在 I/O 大会上宣布即将推出 TensorFlow Lite,今日,谷歌终于发布了新工具的开发者预览版本,这是一款 TensorFlow 用于移动设备和嵌入式设备的轻量级解决方案。TensorFlow 可以在多个平台上运行,从机架式服务器到小型 IoT 设备。但是随着近年来机器学习模型的广泛使用,出现了在移动和嵌入式设备上部署它们的需求。而 TensorFlow Lite 允许设备端的机器学习模型的低延迟推断。在本文中,TensorFlo
今年 5 月,谷歌曾在 I/O 大会上宣布即将推出 TensorFlow Lite,今日,谷歌终于发布了新工具的开发者预览版本,这是一款 TensorFlow 用于移动设备和嵌入式设备的轻量级解决方案。TensorFlow 可以在多个平台上运行,从机架式服务器到小型 IoT 设备。但是随着近年来机器学习模型的广泛使用,出现了在移动和嵌入式设备上部署它们的需求。而 TensorFlow Lite 允许设备端的机器学习模型的低延迟推断。在本文中,TensorFlow 团队将向我们介绍 TensorFlow Li
0、机器学习系统 TensorFlow ★Star 62533 TensorFlow 是谷歌的第二代机器学习系统,按照谷歌所说,在某些基准测试中,TensorFlow的表现比第一代的DistBelie
作者:程序猿(微信号:imkuqin) 猿妹 链接:https://www.itcodemonkey.com/article/329.html(点击尾部阅读原文前往) 本文为大家整理了 Google
过去几十年来,计算机处理器通过减少每个芯片内部晶体管的尺寸,每两年将其性能提高一倍。随着压缩晶体管尺寸变得越来越困难,业界正在重新关注开发特定领域的架构 - 例如硬件加速器 - 以继续提高计算能力。
上个月,谷歌正式宣布推出针对移动设备和嵌入式设备的轻量级解决方案 TensorFlow Lite。而在此之前,今年 5 月份的谷歌 I/O 大会上他们已经对此进行了预告。承袭 TensorFlow 在服务器、IoT 设备等平台的良好表现,TensorFlow Lite 的推出将使得移动端的机器学习模型部署得以大范围推广。 📷 模型下载:download.tensorflow.org/models/tflite/smartreply_1.0_2017_11_01.zip 项目代码:https://github
为了学习使用Faster R-CNN,需要安装OpenCV +Python环境,之前已经在CentOS下安装好了python2.7。yum安装的opencv是2.0版本,安装了opencv-python,但python中import cv2仍会报错,无法满足需要。所以决定用编译方式安装opencv。
Tensorflow Lite官方在移动端提供了官方编译好的库,我们直接拿来用就好。Tensorflow 在Linux平台与Mac平台下编译也非常轻松,基本不会遇到太多问题(据说Google内部只用Linux与Mac)。但是在Windows下编译真是一波三折,好在已经编译成功了,记录一下Windows 10下Tensorflow Lite编译过程,帮助一下跟我一样被Tensorflow折腾的不行的人。
基于终端设备的机器学习(On-device machine learning)是实现具有隐私保护功能、能够时刻运转、快速响应的智能的重要组成部分。这就要求我们将基于终端的机器学习部署在算力有限的设备上,从而推动了从算法意义上来说高效的神经网络模型的研究,以及每秒可执行数十亿次数学运算却只需要消耗几毫瓦电力的硬件的发展。最近发布的「Google Pixel 4」就是这一发展趋势的代表。
在使用CMake构建项目时,您可能会遇到一个错误消息:“ninja Compiling the C compiler identification source file CMakeCCompilerId.c failed”。这个错误可能会让您感到困惑,并且不知道如何解决。在本篇博客文章中,我将为您解释这个错误的原因,并提供一些可能的解决方案。
Android 8.1 的预览版包含一系列针对性增强,其中包括对 Android Go(适用于内存为 1GB 或更小的设备)的优化和一个全新的Neural Networks API,旨在加快设备上机器智能的实现速度。 什么是Android Go? 简单来说,Android Go是一个简化版本的Android O(及以上),能够在超低端的Android手机上流畅运行,具体量化就是RAM仅为512MB至1GB的机型。 Android 8.1 包括一系列针对 Android Go 配置(内存为 1GB 或更小)的
网络层与算子融合是非常有效的方法,本文将配合TensorRT与tflite推理框架介绍下网络层与算子融合的原理与应用。
王瀚宸 编译自 South Park Commons博客 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 最近,Google Brain员工,TensorFlow产品经理Zak Stone在硅谷创业者社群South Park Commons上做了个讲座,谈到了TensorFlow、XLA、Cloud TPU、TFX、TensorFlow Lite等各种新工具、新潮流如何塑造着机器学习的未来。同时,他还暗示了一些还未向公众披露的exciting的事儿。 讲座的题目叫“Tensor Flow, Cloud TPUs,
本文为你分享Google产品经理关于机器学习工具的讲座概要。 最近,Google Brain员工,TensorFlow产品经理Zak Stone在硅谷创业者社群South Park Commons上做了个讲座,谈到了TensorFlow、XLA、Cloud TPU、TFX、TensorFlow Lite等各种新工具、新潮流如何塑造着机器学习的未来。同时,他还暗示了一些还未向公众披露的exciting的事儿。 讲座的题目叫“Tensor Flow, Cloud TPUs, and ML progress”,以
今年初,我们在 TensorFlow 开发者大会 (TensorFlow Dev Summit) 上发布了 TensorFlow 2.0 的 Alpha 版本。经过近 7 个月的努力,今天我们高兴的宣布,TensorFlow 2.0 正式版现已推出!
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模型间的相互转换在深度学习应用中很常见,paddlelite和TensorFlowLite是移动端常用的推理框架,有时候需要将模型在两者之间做转换,本文将对转换方法做说明。
在之前的文章《Yolov5 Android tf-lite方式集成》中,导出tf-lite方式的模型使用的是https://github.com/zldrobit/yolov5.git中的tf.py。晚上尝试用yolov5 最新版本的代码的export.py导出,如果不想修改命令行参数,可以字节修改以下代码:
导语:编译优化是通过编译技术获得性能提升的一类性能优化方法,它具有通用性和可持续性强的优势,一次投入后可长期保持稳定的优化效果,可以有效降低性能优化的成本。本文将回顾视频号推荐模块落地编译优化的历程和成果,也会介绍具体实践中遇到的问题和对应的解决方案,为后续同类应用提供参考。期待后续更多的业务模块能通过编译优化取得性能提升和成本收益。
本期是由百度飞桨资深研发工程师为大家带来飞桨高性能端侧推理引擎Paddle Lite技术解析,敬请观看。
在前九章中,我们使用 TensorFlow Mobile 在移动设备上运行各种由 TensorFlow 和 Keras 构建的强大的深度学习模型。 正如我们在第 1 章,“移动 TensorFlow 入门”中提到的那样,Google 还提供了 TensorFlow Lite(可替代 TensorFlow Mobile 的版本)在移动设备上运行模型。 尽管自 Google I/O 2018 起它仍在开发人员预览中,但 Google 打算“大大简化开发人员针对小型设备的模型定位的体验。” 因此,值得详细研究 TensorFlow Lite 并为未来做好准备。
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。
如果你懂编程,在听到 Swift 时,你可能会想到为 iOS 或 MacOS 开发应用程序。如果你懂深度学习,那么你肯定听闻过 Swift for Tensorflow(简称 S4TF):https://www.tensorflow.org/swift。那么你可能会问自己:「谷歌为什么要为 Swift 创建一个 TensorFlow 版本呢?毕竟已经有 Python 和 C++版本了;为什么还要增加一种语言?」我将在本文中尝试回答这一问题,并会列出你应该认真关注 S4TF 以及 Swift 语言本身的原因。本文的目的并非进行详尽的解释,而是要提供一般性的概述,文中也会带有大量链接以帮助你更深度地了解。
官方没有直接给出AAR,而是让自己用巴泽尔去编译一个,实在是有点坑啊。
导致这个错误的原因主要是因为jdk版本问题,此处有两个原因,一个是编译版本不匹配,一个是当前项目jdk版本不支持。
在Rust源代码中,instsimplify.rs这个文件的作用是实现一系列用于简化MIR(Mid-level Intermediate Representation,中间级中间表示)指令的转换器。
最近ZOMI这2/3周有幸被邀请去百度交流、去VIVO研究院交流、去MindSpore开源团队交流、去华为昇腾团队交流推理引擎。所以有些心得体会,恰好前不久又分享完《AI编译器》系列课程和《AI推理引擎》系列课程。
在本文中,我们将看到如何将Pytorch模型移植到C++中。Pytorch通常用于研究和制作新模型以及系统的原型。该框架很灵活,因此易于使用。主要的问题是我们如何将Pytorch模型移植到更适合的格式C++中,以便在生产中使用。
由于处理器性能和电池容量有限,在移动设备上使用计算密集的机器学习模型进行推断是非常耗资源的。 虽然可以采用一种加速途径:转换为定点数模型,但用户已经要求作为一种选项,为加速原始浮点模型推理提供GPU支持,而不会产生额外的复杂性和潜在的量化精度损失。
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深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法,作为当下最热门的话题,谷歌、Facebook、微软等巨头纷纷围绕深度学习做了一系列研究,一直在支持开源深度学习框架的建设。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法,作为当下最热门的话题,谷歌、Facebook、微软等巨头纷纷围绕深度学习做了一系列研究,一直在支持开源深度学习框架的建设。 过去一年间,在这些巨头的加持下,深度学习框架格局发生了极大改变:新框架横空出世,旧的框架也逐渐退出历史舞台,而框架与框架之间的联系也更加紧密,生态更为开放。
rust/compiler/rustc_resolve/src/rustdoc.rs是Rust编译器中解析文档注释的模块。该模块处理Rust源代码中的文档注释,提取出有用的信息,例如函数、结构体、枚举的名称、说明、参数、返回值等。它的主要作用是解析和整理文档注释的内容,以便生成文档(例如Rust的官方文档)。
选自GitHub 机器之心编译 机器之心编辑部 昨天,谷歌在 GitHub 上正式发布了 TensorFlow 的最新版本 1.5.0,并开源了其代码。支持 CUDA 9 和 cuDNN 7 被认为是本次更新的最重要部分。机器之心对这次更新的重大改变以及主要功能和提升进行了编译介绍,原文请见文中链接。 GitHub 地址:https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v1.5.0 源代码(zip):https://github.com/tenso
计算机只能理解和执行由 0、1 序列(电压序列)构成的机器语言,所以汇编语言和高级语言程序都需要进行翻译才能被计算机所理解,担负这一任务的程序称为语言处理程序,通常也被称为编译程序。例如 C 或者 C++ 编写的程序,需要首先编译成可执行文件(.exe 文件),然后才能在 GPU 上运行,且一旦编译后,除非改变程序代码,否则不需要重新编译,这种方式称为静态编译(static coompilation)。静态编译重要的特征是:一旦编译为可执行文件,在可执行文件运行期间不再需要源码信息。而动态编译(dynamic compilation)与之相反,编译程序和源码都要参与到程序的运行过程中。
C语言预处理是C语言编译过程的一个阶段,它在编译之前对源代码进行一系列的处理操作,包括宏替换、文件包含、条件编译等,最终生成经过预处理的代码,然后再进行编译。
需要注意的是,嵌入式系统的计算资源通常比较有限,因此在选择加速计算库时需要考虑库的大小、性能和功耗等因素,以便更好地适应嵌入式系统的需求。
文件rust/compiler/rustc_borrowck/src/region_infer/mod.rs是Rust编译器中用于区域推断的模块文件。该文件中定义了一些类型和枚举,用于帮助编译器分析和推断代码中的生命周期和借用关系,以进行借用检查。
本文介绍了TensorFlow在机器学习方面的应用,包括用于手写数字识别的卷积神经网络模型、用于图像分类的Inception模型和用于自然语言处理的RNN模型。作者还介绍了TensorFlow的搭建和运行过程,以及如何使用TensorFlow来训练模型。
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