参考博客：本文目的主要是想用tf-quantitify和tf-floate对移动端中的图像集的分类结果做测试，评估每个类别的精确度，召回率；从而看看模型量化成浮点型和整型的结果差异性；precision=TP/(TP+FP); Recall=TP/(TP+FN)；主要参考了上述博客中的仓库文件；https://github.com/GeekLee95/TFlite_android_test/
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2024-08-04 15:37:48
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##系统配置：ubuntu18.04 cuda9.0 cudnn7.0 python2.7 tensorflow-1.10bazel-0.16 JDK8 SDK28.0.2 NDK12 android-8.0经过四天多的折腾，终于将tensorflow官方的android demo部署到了手机上，虽然遇到了很多坑，但终究目的还是达到了。由于tensorflow的源码更新速度太快，导致如今很多教程都
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2024-03-30 10:55:10
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TensorFlow Lite（移动端部署模型）
原创
2021-08-02 16:05:08
449阅读
一、 简介TensorFlow是一个基于数据流编程（dataflow programming）的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习（machine learning）算法的编程实现，其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief。 Tensorflow拥有多层级结构，可部署于各类服务器、PC终端和网页并支持GPU和TPU高性能数值计算，被广泛应用于谷歌内部的产品开发和各领域的科学研究 。 T
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2024-03-28 20:01:44
137阅读
基于Pytorch Mobile在安卓手机端部署深度估计模型1.选取torch版本的深度估计模型2.修改模型实现代码3.Pytorch生成ptl模型4.安卓端部署代码5.实验配置6.手机端效果展示 1.选取torch版本的深度估计模型深度估计模型这里选择torch版本的Monodepth,代码地址：https://github.com/OniroAI/MonoDepth-PyTorch 建议在实
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2024-01-26 20:07:58
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Tensorflow Lite模型部署实战教程是一系列嵌入式Linux平台上的模型部署教程。????基于的硬件平台：i.MX8MPlus EVK????BSP版本：L5.10
原创
2022-05-02 17:30:39
2528阅读
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# 在移动端部署 PyTorch 模型
随着深度学习技术的快速发展，越来越多的应用需要在移动设备上运行深度学习模型。PyTorch 是一个流行的深度学习框架，它提供了训练和部署模型的丰富工具。本文将介绍如何将 PyTorch 模型部署到移动端，并给出相应的代码示例。
## PyTorch 移动端部署简介
PyTorch 提供了 TorchScript 来将模型转换为可在移动端上运行的形式。T
原创
2024-03-07 05:39:32
234阅读
本篇文章主要依托于官方demo，在官网demo上进行修改来体现如何在一个常规的app上加入深度学习的模型。因为对于在app中加入对应的模型也只是将app搜集的数据导入模型并进行处理，处理完之后将结果返回给app并进行后面的操作。其中只有处理的过程会涉及tensorflow，而本文主要介绍tensorflow处理的过程。所以需要依附于具体的app。一、环境准备
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2023-11-24 13:19:14
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TensorFlow Object Detection API介绍物体检测是检测图片或视频中所出现的全部物体，并用矩形进行标注，物体的类别可以包括多种，比如：人、车、动物等等，即正确的答案可以是多个。TensorFlow提供了用于检测图片或视频中所包含物体的接口(Object Detection API)，具体详情可参考下面链接： https://github.com/tensorflow/mod
1、响应式布局：px概念： 响应式网页设计就是一个网站能够兼容多个终端-----而不是为每个终端做一个特定的版本； 其目的是为用户提供更加舒适的界面和更好的用户体验；优缺点：
优点：
面对不同分辨率设备灵活性强；能够快捷解决多设备显示适应问
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2023-12-08 19:02:29
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TensorFlow 是一个强大的机器学习框架，能够在移动端进行机器学习算法的实现，并加速模型推理。在此博文中，我将详细介绍如何解决“TensorFlow移动端机器学习实战 pdf”的问题，涵盖从环境准备到扩展应用的各个方面。
## 环境准备
### 软硬件要求
- **硬件要求**:
- 处理器: 高性能 ARM 处理器 (如 Qualcomm Snapdragon 系列)
- 内存
本文仅演示如何打通Tensorflow Lite官方demo。 Building in Android Studio using TensorFlow Lite AAR from JCenter要求Make sure the Android SDK version is greater than 26 and NDK version is greater than 14 (in the Andro
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2024-10-24 12:41:02
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Tensorflow的部署：TensorFlow Lite
目录 模型转换 Android 部署 配置 build.gradle 配置 app/build.gradle 添加 tflite 文件到 assets 文件夹 加载模型 运行输入 运行输出 运行及结果处理 Quantization 模型转换 visualize.py 使
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2023-10-07 19:09:35
299阅读
# PyTorch 部署移动端实例
随着深度学习技术的快速发展，越来越多的研究者和开发者希望能将其模型部署到移动设备上，以便于在移动端应用中提供强大的智能功能。PyTorch作为一种广受欢迎的深度学习框架，其便捷的操作和灵活性使得模型部署变得尤为重要。在这篇文章中，我们将重点探讨如何将PyTorch模型部署到移动端，并通过实例代码展示实际操作。
## 1. PyTorch Mobile 简介
## pytorch 在移动端部署流程
### 1. 准备工作
在开始移动端部署之前，首先需要确保你已经完成以下准备工作：
- 熟悉 PyTorch 框架和深度学习模型的训练和部署流程；
- 安装 PyTorch 和相关依赖；
- 了解移动端部署的基本概念和流程；
- 确保你有一台带有移动端操作系统的设备。
### 2. 移动端部署流程
下面是移动端部署的整体流程：
| 步骤 | 操作
原创
2023-11-02 12:54:02
213阅读
基础概念屏幕尺寸 指屏幕的对角线的长度，单位是英寸，1英寸 = 2.54厘米常见的屏幕尺寸有2.4、2.8、3.5、3.7、4.2、5.0、5.5、6.0等 屏幕分辨率在横纵向上的像素点的个数，单位是px，1px = 1个像素点。一般以 纵向像素 * 横向像素 来表示一个手机的分辨率，比如 1960*1080(这里的1像素指的是物理设备的1个像素点)高清屏
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2024-10-23 21:38:36
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App（Application）：意思是可安装的应用程序App的分类按照平台分
pc端：浏览器，代码编辑器、pc端游戏、音乐软件、聊天软件等移动端：手机QQ、手机微信、手机视频软件、手机游戏等电视按照功能分
游戏应用App和web的区别App概念：可安装的应用程序
优点：流畅、稳定、一些App课脱网运行，用户体验好缺点：不能跨平台Web概念：特指基于浏览器的web网站（本质：网页
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2023-12-19 20:46:11
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1月16日，Facebook发布了PyTorch 1.4，对音频、视觉和文本库进行了升级。 在最新版本中，PyTorch 最大的变化在于增加了支持分布式模型并行训练、为 PyTorch Mobile 提供 Build 级别的支持、torch.optim 更新等多项新的特性。 2019年旧金山PyTorch开发大会 支持分布式模型并行训练1.4 版最大的亮点在于对分布式模型并行训练增加了支
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2023-08-07 17:07:17
256阅读
引言：嵌入式AI的革新力量在物联网与人工智能深度融合的今天，树莓派这一信用卡大小的计算机正在成为边缘计算的核心载体。本文将手把手教你打造一款基于TensorFlow Lite的低功耗智能监控设备，通过MobileNetV2模型实现实时物体检测，结合运动检测算法构建双保险监控体系。我们将深入探索模型轻量化部署、硬件加速优化和功耗管理策略，为嵌入式AI开发提供完整技术路线图。一、智能监控系统的技术架构
最近的项目比较忙，能腾出的业余时间不多。周内，“机缘巧合” 之下，与国内的某知名手机厂商的架构师们，一起聊了聊如何进行 Android 的架构治理，而其中的出发点是：如何从依赖治理的角度来进行 Android 的架构治理？作为一个非常熟悉 Android 和 Harmony OS 依赖分析的、非专业移动应用开发者，我大抵还算是有一定的经验。先从结论来说，Android 应用与一般的 Web 应用存
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2024-09-02 11:41:25
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