上一篇文章描述了为什么quantization 量化的int8足够运行推理,以及Quantization量化对TinyML的重要性,但是没有深入说明Quantization的实现机制,本篇博文打算从TFlite的案例代码切入,从代码的Optimize选项展开讲TFLite背后Quantization的PTQ,QAT技术等。
大家好,我是来自Google Research的高级软件工程师汪启扉,首先感谢LiveVideoStack邀请我在此处演讲。今天,我的主题是高效终端设备机器学习的最新进展 。
在深度学习算法优化系列三 | Google CVPR2018 int8量化算法 这篇推文中已经详细介绍了Google提出的Min-Max量化方式,关于原理这一小节就不再赘述了,感兴趣的去看一下那篇推文即可。今天主要是利用tflite来跑一下这个量化算法,量化一个最简单的LeNet-5模型来说明一下量化的有效性。tflite全称为TensorFlow Lite,是一种用于设备端推断的开源深度学习框架。中文官方地址我放附录了,我们理解为这个框架可以把我们用tensorflow训练出来的模型转换到移动端进行部署即可,在这个转换过程中就可以自动调用算法执行模型剪枝,模型量化了。由于我并不熟悉将tflite模型放到Android端进行测试的过程,所以我将tflite模型直接在PC上进行了测试(包括精度,速度,模型大小)。
MobileAI的各大竞赛已经落下帷幕,冠亚军排名也相继确定,笔者近期会逐步将相关领域的竞赛结果进行一下简单总结,同时也将对这其中的冠军军及优秀方案进行一番解读,感兴趣的朋友可以关注一波...
濒危动物的追踪识别一直是动物保护和研究的难题,传统的跟踪手法主要是通过研究濒危动物的分布,根据动物的粪便,食物,大致定位动物可能的活动范围,再布置摄像机进行24小时监控,效率较低,尤其是24小时的摄录监控,需要占用大量的存储卡以及需要人工进行繁重的筛选,也不利于大范围分布式布点跟踪。
如果您使用过 TensorFlow 1.x,则本部分将重点介绍迁移到 TensorFlow 2.0 所需的总体概念更改。 它还将教您使用 TensorFlow 可以进行的各种 AIY 项目。 最后,本节向您展示如何将 TensorFlow Lite 与跨多个平台的低功耗设备一起使用。
在深度学习算法优化系列三 | Google CVPR2018 int8量化算法 这篇推文中已经详细介绍了Google提出的Min-Max量化方式,关于原理这一小节就不再赘述了,感兴趣的去看一下那篇推文即可。昨天已经使用tflite测试了训练后量化,所以今天主要来看一下训练时量化时怎么做的。注意训练中的量化实际上是伪量化,伪量化是完全量化的第一步,它只是模拟了量化的过程,并没有实现量化,只是在训练过程中添加了伪量化节点,计算过程还是用float32计算。然后训练得出.pb文件,放到指令TFLiteConverter里去实现第二步完整的量化,最后生成tflite模型,实现int8计算。
是否能够更快地训练和提供对象检测模型?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。
对于Tensorflow最大需求是能够在桌面系统中训练并运行模型,这种需求影响了很多设计决策,例如为了更低的延迟和更多的功能而增加可执行文件的大小。云端服务器上,RAM以GB为衡量单位,存储空间以TB为单位,几百兆字节的二进制文件通常不是问题。
在前面一篇文章《从人工智能鉴黄模型,尝试TensorRT优化》我谈到了TensorFlow模型的优化,这是针对服务器端的优化,实际上优化结果并不理想。这篇文章我将谈谈将TensorFlow模型部署到Android系统上需要注意的几点。
大家好,很高兴能够参与这次腾讯云AIoT应用创新大赛,非常希望能够在这次比赛中得到收获与提升,同时也希望能够通过这次比赛能与各位交流学习。
本文最初发表在 Towards Data Science 博客,经原作者 Ran Rubin 授权,InfoQ 中文站翻译并分享。
本文翻译自:《Optimizing AI models for Arm Ethos-U NPUs using the NVIDIA TAO Toolkit》
MobileNetV3是Google继MobileNet V1和MobileNet V2后的新作,主要使用了网络搜索算法(用NAS通过优化每个网络块来搜索全局网络结构,用NetAdapt算法搜索每个层的滤波器数量),同时在MobileNet V2网络结构基础上进行改进,并引入了SE模块(我们已经讲过了SENet,【cv中的Attention机制】最简单最易实现的SE模块)和提出了H-Swish激活函数。论文原文见附录。
https://mp.weixin.qq.com/s/ASnaFA7D4jfHWoO_IqQ6aQ
不过从我对文档的理解来看,感觉更像是添加的一种硬件后端(代理我想应该只是调用调用层面,不是底层实现,另外在Hexagon DSP的委托代理部分,文档坦言说Hexagon DSP的代理就是为了补充NNAPI,特别是针对那些NNAPI不可用DSP加速的、老旧驱动的设备,毕竟这些老旧设备也没有NNAPI这个东西,但有DSP硬件),交给模型的子图来去执行。比方原始模型的CPU执行Graph如上图。交给GPU的委托代理后,原Graph变为下面这样:
这篇文章主要是讲解一下量化感知训练的原理,以及基于OneFlow实现一个Demo级别的手动量化感知训练。
TensorFlow Lite 2019 年发展分为四个关键部分:易用性、性能、优化和可移植性。
update:在 0x08. 中更新了代码 + 视频 + PPT 以保证作品完整性
TensorFlow Lite (TFLite) GPU 团队在不断改进现有基于 OpenGL 的移动 GPU 推理引擎,同时我们也在不断研究其他技术。在我们所开展的实验中,有一个实验相当成功。在此,我们很高兴地为 Android 推出基于 OpenCL 的移动 GPU 推理引擎,与现有的 OpenGL 后端相比,其在适当大小的神经网络(为 GPU 提供足够的工作负载)的推理速度可提升高 2 倍。
文 / Google研究院软件工程师,Tingbo Hou & Tyler Mullen
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。
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。
版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。
TensorFlow Lite 2019 年发展蓝图分为四个关键部分:易用性、性能、优化和可移植性。非常欢迎您在 TensorFlow Lite 论坛中评论我们的发展蓝图,并向我们提供反馈。
目标是想把在服务器上用pytorch训练好的模型转换为可以在移动端运行的tflite模型。
工业视觉缺陷检测是一种利用计算机视觉技术,对工业制品进行自动化检测,以识别和分类可能存在的缺陷的方法。它是现代工业生产中的重要环节,可以大大提高生产效率,降低产品缺陷率,提高产品质量。
论文出处:《Integer Quantization for Deep Learning Inference Principles and Empirical Evaluation》 时间:2020.April 单位:NVIDIA
它允许您使用一组TensorFlow操作并注释构造,以便toco知道如何将其转换为tflite。这在张量流图中嵌入了一个伪函数。这允许在较低级别的TensorFlow实现中嵌入高级API使用信息,以便以后可以替换其他实现。本质上,这个伪op中的任何“输入”都被输入到一个标识中,并且属性被添加到该输入中,然后由构成伪op的组成ops使用。
今天,谷歌在 GitHub 与 TFHub 上同时发布了 EfficientNet-Lite,该模型运行在 TensorFlow Lite 上,且专门针对移动设备 CPU、GPU 以及 EdgeTPU 做了优化。EfficientNet-Lite 为边缘设备带来了 EfficientNet 上强大的性能,并且提供五个不同版本,让用户能够根据自己的应用场景灵活地在低延迟与高精度之间选择。
作者 | Lu Wang、Chen Cen、Arun Venkatesan 和 Khanh LeViet
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。
随着对计算机视觉的用例日益增长的兴趣,例如无人驾驶汽车,面部识别,智能交通系统等,人们希望建立定制的机器学习模型以检测和识别特定对象。
在如今在线会议、网络教学盛行的时代,员工和学生被要求打开摄像头,将自己、居住环境、隐私暴露在公众视野中。背景虚化、虚拟背景应用恰恰可以解决这一问题,而人像分割技术正是背后支撑这些应用的关键技术。 有读者可能疑惑,Native环境下的背景虚化、虚拟背景技术已经存在多时了,把它直接迁移到Web端能有多难呢,我们今天就从这个问题出发,展开聊聊。 与Native相比 Web端进行实时人像分割有何不同 相比于Native端的AI推理任务实现,目前Web端实现时有如下难点: 模型轻量:Native端可以在软件包
对于开发者来说,在移动设备上运行预先训练好的模型的能力意味着向边界计算(edge computing)迈进了一大步。[译注:所谓的边界计算,从字面意思理解,就是与现实世界的边界。数据中心是网络的中心,PC、手机、监控照相机处在边界。]数据能够直接在用户手机上处理,私人数据仍然掌握在他们手中。没有蜂窝网络的延迟,应用程序可以运行得更顺畅,并且可大幅减少公司的云服务账单。快速响应式应用现在可以运行复杂的机器学习模型,这种技术转变将赋予产品工程师跳出条条框框思考的力量,迎来应用程序开发的新潮流。
老潘刚开始接触神经网络量化是2年前那会,用NCNN和TVM在树莓派上部署一个简单的SSD网络。那个时候使用的量化脚本是参考于TensorRT和NCNN的PTQ量化(训练后量化)模式,使用交叉熵的方式对模型进行量化,最终在树莓派3B+上部署一个简单的分类模型(识别剪刀石头布静态手势)。
量化在不同领域有不同的定义,而在深度学习领域,量化有两个层面的意义:(1) 存储量化,即更少的bit来存储原本需要用浮点数(一般为FP32)存储的tensor;(2) 计算量化,即用更少的bit来完成原本需要基于浮点数(一般为FP32,FP16现在也是常用的一种)完成的计算。量化一般有这样两点好处:
大数据时代的到来带来了海量数据的处理和分析需求。在这个背景下,TensorFlow作为一种强大的深度学习框架,展现了其在大数据领域中的巨大潜力。本文将深入探索TensorFlow在大数据处理和分析中的应用,介绍其在数据预处理、模型构建、分布式训练和性能优化等方面的优势和特点。
同时,产品团队也重构了文档结构,更新了安装和应用场景文档,方便用户快速找到有用的文档信息。
模型优化工具包是一套先进的技术工具包,可协助新手和高级开发者优化待部署和执行的机器学习模型。自推出该工具包以来, 我们一直努力降低机器学习模型量化的复杂性
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。
2018 年 9 月 21 日 ,凌钰城(Google Brain 软件工程师)带来一场《TensorFlow Lite:TensorFlow在移动设备与嵌入式设备上的轻量级跨平台解决方案》的演讲,本文将对演讲做一个回顾。
AidLux是成都阿加犀智能科技有限公司自主研发的融合架构操作系统,支持Android/鸿蒙和Linux系统的生态融合。其核心优势包括操作系统多样性、广泛芯片适配、以及AI模型转换和计算单元调度的高效性。
【GaintPandaCV导语】F8Net用定点化量化方法对DNN进行量化,在模型推理只有8-bit的乘法,没有16-bit/32-bit的乘法,采用非学习的方法即标准差来定小数位宽。目前是我看到的第一篇硬件层面全8-bit乘法的模型推理的方法。
一种新的浏览器内 ML 解决方案,用于模糊和替换 Google Meet 中的背景。效果出色毫无 PS 痕迹,且在低端设备上实现了实时性能和低功耗。
Google刚刚在3月份推出了Coral Edge TPU,是一款售价不到1000元人民币的开发板(Coral Dev Board),由Edge TPU模块和 Baseboard 组成。参数如下:
利用深度神经网络,提取印章深度特征,同时学习印章之间的相似度,自己与自己相似,自己与其它不相似。
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