ML Bench

机器学习基准工具（ML基准）（AI基准工具）

支持的型号：

-MobileNet v1

-MobileNet v2

-盗梦空间v3

-Resnet v2 50

-SSD Mobilenet v1（对象检测）

支持的运行时：

-Tensorflow Lite

-Tensorflow Mobile

-Android NN

-SNPE（适用于高通公司）

-PyTorth

-TVM

如何侧面加载模型：

1.准备模型文件（支持的类型为tflite，pytorch，tvm，dlc）

2.在本地计算机上，创建[型号名称]目录

3.将您的模型文件复制到[模型名称]目录

4.在[型号名称]目录中创建一个名为meta-data.json的文件

meta-data.json的示例：

{

“ xres”：299，

“ yres”：299，

“深度”：3，

“ input_type”：“ float”，

“ output_type”：“ float”，

“ input_name”：“ input：0”，

“ output_name”：“ InceptionV3 / Predictions / Reshape_1：0”，

“ image_mean”：0，

“ image_std”：0，

“ label_offset”：1

}

*您还可以设置自己的标签，基本情况和图像文件

{

...

“ labels”：“ my_labels.txt”，

“ ground_truth”：“ my_ground_truth.txt”，

“ image_path”：“我的/路径/到/图像”，

...

}

5.使用以下命令将[型号名称]目录推送到您的设备

adb push ./ [型号名称] / sdcard /下载/ MlBenchModels /