1、安装docker 2、安装NDK 3、安装bazel 下载之前记得换源curl https://bazel.build/bazel-release.pub.gpg | sudo apt-key add -4、拉取镜像 docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/xiaomimace/mace-dev
原创
2022-01-17 16:40:41
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一、环境配置 请参照小米官方的文档：https://mace.readthedocs.io/en/latest/installation/env_requirement.html ANDROID_NDK_HOME must be confifigured by using export ANDROID_NDK_HOME=/path/to/ndk&n
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2024-04-24 07:48:01
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MACE 是小米公司自研的移动端深度学习框架 Mobile AI Compute Engine，2017年12月15日于公司内部正式发布。2018年6月28日，在“2018（第十三届）开源中国开源世界高峰论坛”上，小米公司人工智能与云平台副总裁崔宝秋博士宣布开源 MACE，赋能中国 AI 产业，以期推动移动端深度学习的发展。资料官方手册：https://buildmedia.readthedo
原创
2022-12-05 11:41:35
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学习MACE也有一个月了，将其划分三步来学习。本文是MACE学习的第一步即MACE环境的搭建。之后还有两步mace的编译和mace工程化。 文章内容翻译自 MACE 官方手册，记录本人阅读与开发过程，力求不失原意，但推荐阅读原文。 MACE官方文档：https://media.readthedocs.org/pdf/mace/latest/mace.pdf 小米MACE Github地址
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2024-05-14 07:51:23
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导言MobileAIComputeEngine(MACE)是一个专为移动端异构计算平台优化的神经网络计算框架。MACE支持TensorFlow和Caffe模型，提供转换工具，可以将训练好的模型转换成专有的模型数据文件，同时还可以选择将模型转换成C++代码，支持生成动态库或者静态库，提高模型保密性。CVer编辑:Amusi校稿:AmusiMobileAIComputeEngine(MACE)Mobi
原创
2021-01-30 23:00:17
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开篇近日，由阿里云计算平台大数据基础工程技术团队主导，与浙江大学合作的论文《Learning Multi-Pattern Normalities in the Frequency Domain for Efficient Time Series Anomaly Detection》被ICDE2024收录，该论文解决了云服务环境中不同服务存在不同正常模式，而传统神经网络一个训练好的模型只能较好捕捉一
原创
2024-05-31 09:39:44
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MIUI 官方近日表示，小米自研并开源的端上机器学习框架 MACE 已经随着其他几百万个开源项目，以数字光感档案胶片的形式被 GitHub 官方储存在北极代码仓库中，将保存 1000 年。
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2021-07-12 16:54:07
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https://cnbj1.fds.api.xiaomi./mace/demo/mace_android_demo.apk
原创
2022-01-17 16:54:53
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前言在之前笔者有介绍过《在Android设备上使用PaddleMobile实现图像分类》，使用的框架是百度开源的PaddleMobile。在本章中，笔者将会介绍使用小米的开源手机深度学习框架MACE来实现在Android手机实现图像分类。MACE的GitHub地址：https://github.com/XiaoMi/mace编译MACE库和模型编译MACE库和模型有两种方式，一种是在Ubuntu本
您的卡片组是(词典的)列表,它没有.items().因此尝试执行-deck.items()将失败.还有语法-filter_cards(deck, ['lvl'=23, 'items'=['sword','mace'])无效,您应该使用字典作为第二个元素.范例-filter_cards(deck, {'lvl':23, 'items':['sword','mace']})如果字典包含值之一,则应使用
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2023-06-29 00:16:49
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0. 更新2019-05-30更新 移动端深度学习框架有两篇文章总结的很全面：《当前主流的移动端深度学习框架一览》《深度学习轻量级推理及加速》----------------下方是原文------------------1. 起因昨天看到小米开源了深度学习框架MACE（https://github.com/XiaoMi/mace） 看到它有几个特点：异构加速、汇编级优化、支持各种框架的模型转换。整
采访嘉宾 | 何亮亮AI前线导读： 随着深度学习领域的快速发展，以及移动端芯片计算能力的逐步提升，设备端上的深度学习推理正在变成一个巨大的需求和趋势，一个好用的深度学习框架成为深度学习应用落地的关键。小米团队打造的MACE (https://github.com/XiaoMi/mace)，就是专门为移动端芯片优化的深度学习框架，且已开源供开发者使用。开发这个移动端深度学习框架的过程并非一帆风顺，克
前言在移动端AI推理引擎中，除了一些计算上技巧外，内存排布对效率也是有一定影响的。本篇来浅析一下MACE的opencl模块在内存上有什么讲究，应用了哪些技巧。欢迎留言讨论。权重的排布MACE中权重是是由opencl中的image2D对象为存储介质(亦有buffer版的kernel)，所以需要把4维的filter参数转换到2维上。一般情况下filter默认排布为OIHW，其中O为该层输出通道个数，I
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2024-10-21 18:35:00
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使用深度学习的方法训练得到模型之后，下一步便是将模型部署到实际的应用场景中创造效益，通常就是部署到服务器端，或者部署到移动端，我们做的是后者。 近些年来，用于将模型部署到移动端的前向推理框架比较多，例如ncnn、MACE、Tengine等，当然如果有条件，还是需要自己来做优化。 Tengine是一个由OPEN AI LAB开发的专门针对嵌入式场景的轻量化框架，我们对比了ncnn、MACE和Teng
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2023-06-08 09:21:22
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前言在移动端AI推理引擎中，除了一些计算上技巧外，内存排布对效率也是有一定影响的。本篇来浅析一下MACE的opencl模块在内存上有什么讲究，应用了哪些技巧。欢迎留言讨论。权重的排布MACE中权重是是由opencl中的image2D对象为存储介质(亦有buffer版的kernel)，所以需要把4维的filter参数转换到2维上。一般情况下filter默认排布为OIHW，其中O为该层输出通道个数，I
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2024-10-21 18:34:54
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科技日报北京7月24日电 (记者张佳欣)曾有急性缺血性卒中(AIS)或短暂性脑缺血发作(TIA)的人发生二次中风或其他重大心血管不良事件(MACE)的风险较高。美国研究团队发表于22日美国心脏协会期刊《中风》的新论文揭示了两种可能导致中风复发的蛋白质。
此次研究确定的两种蛋白质是CCL27和TNFRSF14，它们与中风后的MACE有关，但与初次中风无关。已知这些蛋白质可以激活炎症，
原创
2024-08-16 17:42:18
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0.前言AI模型部署的常见方案 参考: pytorch模型转TensorRT模型部署cpu: pytorch->onnx->onnxruntimegpu: pytorch->onnx->onnx2trt->tensorRTarm: pytorch->onnx->ncnn/mace/mnn在这里我们使用的是GPU的模型部署：pytorch->onnx-
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2023-10-16 20:13:58
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深度学习推理框架作者介绍1.移动端深度学习推理框架调研1.1 小米的MACE（2017）1.2 阿里的MNN1.3 腾讯的TNN1.4 ARM的tengine1.5 百度的paddle-mobie1.6 Facebook的Caffe2（*）1.7 Google的TensorFlow Lite （*）1.8 Apple的Core ML（*）1.9 OpenVINO（Intel，cpu首选OpenV
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2024-08-20 17:34:26
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今年，各企业在开源路上的势头可以说是“你追我赶”，谁也不甘落后。6 月，小米宣布开源自己在移动端深度学习框架 MACE；9 月，腾讯 AI Lab 宣布开源一款自动化深度学习模型压缩与加速的框架——PocketFlow。双十一刚过，阿里巴巴就宣布要把商业操作系统中一个重要的业务板块——阿里妈...
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2018-11-29 09:53:07
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现在几乎每家硬件或互联网公司都推出了自家的机器学习框架，小米的mace、谷歌的TensorFlow、Facebook的Torch等等。今天要介绍的是Inter公司出品的OpenVINO。OpenVINO主要分为Model Optimize和Inference两个部分。第一个就是把不同机器学习平台下训练出来的模型转换成OpenVINO可以是别的xml和bin
