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

TFLite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实例 TensorFlow Lite...TensorFlow LIte GPU 代理 [图3 TensorFlow LiteDemo展示 GPU 推理] 图 TensorFlow LiteDemo展示 GPU 推理 没说其他设备...Android C++ API 使用 GPU 代理 关于如何在TF提供演示应用APP里使用和 iOS (metal) GPU 委托代理,参考使用 GPU 委托代理和 iOS 如何使用...编译带 GPU 委托代理TFLite并在ADB环境Benchmark 6.1 编译benchmark android-armv7:ADB环境 由于历史依赖库都是v7原因,平台在实际中多为armv7...下面是在部分手机上在armv7环境测试tensorflow MobileNetV2GPU性能: [图4 部分手机上在armv7环境测试tensorflow MobileNetV2GPU性能]

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谷歌TensorFlowLite正式发布,机器学习框架向移动端大步挺进!

/启动要求; 跨平台:可以满足在多个平台运行,首先是和 iOS; 快速:专为移动设备进行优化,包括模型加载时间显著加快,支持硬件加速等等。...TensorFlow Lite 支持神经网络 API(https://developer.android.com/ndk/guides/neuralnetworks/index.html),以充分利用新可用加速器...TensorFlow Lite 模型文件被应用在移动应用程序中 Java API:设备上适用于 C++ API 便利封装; C++ API:加载 TensorFlow Lite 模型文件并启动编译器...和 iOS 上都有相同库; 编译器:使用一组运算符来执行模型。编译器支持选择性操作员加载。没有运算符情况下,只有 70KB,加载了所有运算符,有 300KB。...这比 TensorFlow Mobile 所要求 1.5M 明显低得多; 在选定设备上,编译器将使用神经网络 API 实现硬件加速,或者在无可用 API 情况下默认执行 CPU。

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后话:音频延迟带来应用

有许多对音频延迟要求严格应用程序,比如游戏、MIDI、DAW(数字音频工作站)、交互式音频应用程序,以及当前火热虚拟现实应用。...Android音频10毫米问题是一个极大技术挑战,问题存在制约了Android平台高级音频应用发展。...Android音频延迟问题如何影响应用开发者和 Android OEM 尽管音乐应用仅占 iOS App Store 总下载量3%,但音乐应用类别是仅次于游戏和社交网络第三大创收应用类别...Google和Android等于将数十亿美元市场拱手让给了Apple。 大多数Android应用音频输出延迟超过100毫秒,环路(音频输入音频输出)延迟超过 200 毫秒。...高音频延迟对于一些应用场景影响巨大: 乐器应用、音效应用:音乐家不能在舞台上一起演奏,因为使用 Android 设备表演者会落后于其他人半拍。它甚至无法用于练习。

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

我们认为,使用这些ML架构学习现有模型(以及将来发布模型)可以重复用于许多自然语言处理和计算机视觉应用程序,或者插入现有的应用程序中,以实现机器智能。...TensorFlow Lite支持神经网络API,以充分利用这些新加速器。...TensorFlow Lite模型文件被应用在移动应用程序中: Java API:在平台上围绕着C++ API包裹器。...C++ API:加载TensorFlow Lite模型文件并调用Interpreter。和iOS上有同样库。 Interpreter:使用一组operator来执行模型。...在选定设备上,Interpreter将使用神经网络API实现硬件加速。若无可用,则默认为CPU执行。 开发人员也可以使用C++ API实现定制内核。

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谷歌终于推出TensorFlow Lite,实现在移动设备端部署AI

今年5月谷歌I/O大会上,工程副总裁Dave Burke宣布将推出一个专门为移动设备优化TensorFlow,称为TensorFlow Lite。 ?...今天,越来越多移动设备中加入了为特定用途定制硬件,使之更有效地处理机器学习负载。TensorFlow Lite用神经网络API,以利用新加速器。...TensorFlow Lite模型之后会被部署到手机APP中,包括: Java API:上C++ API轻便封装 C++ API:加载TensorFlow Lite模型文件并调用编译器,在和iOS...在选中设备上,编译器将用神经网络API实现硬件加速,如果无API可用,将默认用CPU执行。 开发人员也可以使用C++ API实现自定义内核,也可以被编译器使用。...今天推出TensorFlow Lite还是开发者预览版本,目前TensorFlow Mobile已久支持应用程序开发。

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如何将自己开发模型转换为TensorFlow Lite可用模型

快速响应式应用现在可以运行复杂机器学习模型,这种技术转变将赋予产品工程师跳出条条框框思考力量,迎来应用程序开发新潮流。...考虑这一点,我们直接选择TFLite, 尝试创建一个简单应用程序,做一个技术介绍。...他们还发布了一些简单教程来帮助其他人上手: Android Demo:使用TFLite版本MobileNet模型Android应用程序。...代码始终是真理最佳来源:) 下一步 从培训脚本开始,我们能够检查和修改TensorFlow图表,以便用于移动设备。...在接下来文章中,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文件在Android应用程序中检测手写数字。

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MobileAI2021 端侧图像超分竞赛方案简介

今天要介绍MobileAI2021图像超分竞赛。 ? Abstract 由于在移动端诸多重要应用,图像超分已成为主流视觉任务之一。...因此,我们提供了AI Benchmark平台(见下图),它可以直接加载Tensorflow Lite模型并在任意设备上以所支持加速选项运行。...最新版工具包含Androoid NNAPI、TFLite GPU,Hexagon NN, Samsung Eden, MediaTek Neuron delegates,因此支持所有手机平台,可以让用于选择特定硬件加速器进行测试...TFLite模型为model.tflite并将其放在Download文件夹下 选择模式(INT8, FP16, FP32)以及期望加速选项并运行模型。...它支持,可以通过NNAPI进行神经网络推理,其性能接近中端智能手机硬件。所有参赛者需要提交INT8模型到外挂服务器并得到其模型速度反馈。

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应用和游戏无障碍开发介绍

虽然我们目标是设计和开发迎合广大受众群体应用,但我们不应该忘记,使用和 Google Play 用户中还有相当一部分是残疾人。...使用这些非常棒应用程序吧,能够在和 Google Play 上发布这些应用程序,我们确实感到非常自豪! 一些开发者也已将无障碍体验提升到一个新水平,特别是满足残疾人需求。...我们已经为开发人员创建了可用于 无障碍 开发资源,您将在其中找到关于该主题简单介绍,以及链接 使用 Material Design 来支持无障碍需求 和最佳实践 开发更多无障碍应用。...这可能会让很多人浏览您应用程序变得更容易。颜色和对比度是另外两个可能影响用户使用方面。...一款有用开发者工具,用于测试您应用和游戏无障碍功能 测试您应用程序无障碍功能是您开发过程中关键部分。

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Android--SVG在系统中应用

SVG实现(并不是支持全部SVG语法,现已支持完全足够用了) Vector图像刚发布时候,是只支持Android 5.0+,自从AppCompat 23.2之后,Vector可以使用于Android...4.不用写很多代码就可以实现非常复杂动画 成熟、稳定,前端已经非常广泛进行使用了。...Vector 语法简介 通过使用它Path标签,几乎可以实现SVG中其它所有标签,虽然可能会复杂一点,但这些东西都是可以通过工具来完成,所以,不用担心写起来会很复杂。...:画直线指定坐标位置,相当于 android Path 里lineTo() H = horizontal lineto(H X):画水平线指定X坐标位置 V = vertical...lineto(V Y):画垂直线指定Y坐标位置 C = curveto(C X1,Y1,X2,Y2,ENDX,ENDY):三次贝赛曲线 S = smooth curveto(S

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windows+调试Hybrid混合应用实践

本文作者:IMWeb helinjiang 原文出处:IMWeb社区 未经同意,禁止转载 开发Hybrid混合应用时,很多人都觉得调试是一件比较麻烦事情,因为它可能会依赖于app环境,绝不是普通...前些日子一直做手Q上页面开发,针对如何调试,有一些心得,在此记录。注意,本文内容仅限于在windows中调试系统中Hybrid混合应用。...手机 从 Android 4.4 开始,webkit是支持远程调试,不过需要将appdebug模式打开,可以使用如下代码: WebView.setWebContentsDebuggingEnabled...2.1 root设备 因为涉及 root 权限,因此需要将手机进行 root。有很多工具可以来 root,比如KingRoot、一键root、360一键root等。...但有部分手机会出现类似如下错误,导致无法点击“安装/更新”,目前已知是部分版本MIUI是会出现这个问题(红米Note和小米Note试过不行,但小米4是没问题)。 ?

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windows+调试Hybrid混合应用实践

本文作者:IMWeb helinjiang 原文出处:IMWeb社区 未经同意,禁止转载 开发Hybrid混合应用时,很多人都觉得调试是一件比较麻烦事情,因为它可能会依赖于app环境,绝不是普通...前些日子一直做手Q上页面开发,针对如何调试,有一些心得,在此记录。注意,本文内容仅限于在windows中调试系统中Hybrid混合应用。...手机 从 Android 4.4 开始,webkit是支持远程调试,不过需要将appdebug模式打开,可以使用如下代码: WebView.setWebContentsDebuggingEnabled...2.1 root设备 因为涉及 root 权限,因此需要将手机进行 root。有很多工具可以来 root,比如KingRoot、一键root、360一键root等。...但有部分手机会出现类似如下错误,导致无法点击“安装/更新”,目前已知是部分版本MIUI是会出现这个问题(红米Note和小米Note试过不行,但小米4是没问题)。 ?

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谷歌正式发布移动端深度学习框架TensorFlow Lite

跨平台:运行时设计使其可以在不同平台上运行,最先允许平台是和 iOS。 快速:专为移动设备进行优化,包括大幅提升模型加载时间,支持硬件加速。...然后将 TensorFlow Lite 模型文件部署移动 App 中: Java API:设备上适用于 C++ API 便利封装。...C++ API:加载 TensorFlow Lite 模型文件,启动编译器。和 iOS 设备上均有同样库。 编译器(Interpreter):使用运算符执行模型。...在选择设备上,编译器将使用神经网络 API 进行硬件加速,或者在无可用 API 情况下默认执行 CPU。 开发者还使用 C++ API 实现自定义 kernel,它可被解释器使用。...更多信息请参见:http://tensorflow.org/mobile/tflite

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你没见过中文编程工具,用中文开发android应用开发初体验!

那有没有用于android开发中文编程工具呢?有!那就是猎码中文开发工具 小编身为一个程序员,在使用猎码后,感觉还是不错!...关于编程效率问题,我们知道开发一般都是用eclipse和Android Studio,不过这两个工具都是外国,各种英文。如果英文学得不扎实,基本很难熟练使用。...这些组件是专业开发人员用大量代码封装了很多功能模块。可以大大地节省我们开发时间。...猎码还有个应用中心,里面都是第三方组件组件,都是由猎码认证过第三方组件开发者制作发布,如果你需要使用,就可以进去购买使用。...另外,还有些人对中文汉字能不能用于编程持有怀疑观点。是的,小众的确是国产编程工具缺点。但这并不是国产编程工具错,只能说国产编程工具还有很长路要走。能支持就多多支持吧!

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谷歌移动端深度学习框架TensorFlow Lite正式发布

跨平台:运行时设计使其可以在不同平台上运行,最先允许平台是和 iOS。 快速:专为移动设备进行优化,包括大幅提升模型加载时间,支持硬件加速。...然后将 TensorFlow Lite 模型文件部署移动 App 中: Java API:设备上适用于 C++ API 便利封装。...C++ API:加载 TensorFlow Lite 模型文件,启动编译器。和 iOS 设备上均有同样库。 编译器(Interpreter):使用运算符执行模型。...在选择设备上,编译器将使用神经网络 API 进行硬件加速,或者在无可用 API 情况下默认执行 CPU。 开发者还使用 C++ API 实现自定义 kernel,它可被解释器使用。...Note:目前设备端模型是面向小尺寸、低延迟应用进行训练和优化,适用于手机和可穿戴设备。在谷歌自有的 APP 中,智能回复预测是通过更大、更复杂模型完成

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Tensorflow Lite人体姿势跟踪功能上线:基于PosNet实时人体姿态估计

怀着激动心情,我们发布了一个「TensorFlow Lite」示例应用程序(https://www.tensorflow.org/lite),通过它在设备上通过使用「PoseNet」模型来实现人体姿势估计...这种姿势估计模型不会鉴别图像中的人是谁,只会找到关键身体部位位置。 TensorFlow Lite 分享了一个示例应用程序,该应用程序利用设备摄像头来实时地检测和显示一个人关键部位。 ?...PoseNet 示例应用程序 与现有的以 JAVA 写示例相反,PoseNet 示例应用程序是在 Kotlin 上开发。...「SurfaceView」通过获取、锁定和在「View」画布上绘图,无延时地将 surface 对象显示在屏幕上。...我们希望这个应用程序能让设备内置机器学习功能更触手可及。如果你在使用这个应用程序,请通过 #TFLite、#TensorFlow 和 #PoweredByTF 与我们分享.

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