ML Bench

Benchmark-Tool für maschinelles Lernen (ML Bench) (AI Benchmark Tool)

Unterstützte Modelle:

- MobileNet v1

- MobileNet v2

- Inception v3

- Resnet v2 50

- SSD Mobilenet v1 (Objekterkennung)

Unterstützte Laufzeit:

- Tensorflow Lite

- Tensorflow Mobile

- Android NN

- SNPE (für Qualcomm)

- PyTorth

- TVM

So laden Sie Ihr Modell von der Seite:

1. Bereiten Sie Ihre Modelldatei vor (unterstützte Typen sind tflite, pytorch, tvm, dlc).

2. Erstellen Sie auf Ihrem lokalen Computer das Verzeichnis [Modellname]

3. Kopieren Sie Ihre Modelldatei in das Verzeichnis [Modellname]

4. Erstellen Sie eine Datei mit dem Namen meta-data.json im Verzeichnis [Modellname]

Beispiel für meta-data.json:

{

"xres": 299,

"yres": 299,

"Tiefe": 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

}}

* Sie können auch Ihre eigenen Etiketten-, Grundwahrheits- und Bilddateien festlegen

{

...

"label": "my_labels.txt",

"ground_truth": "my_ground_truth.txt",

"image_path": "my / path / to / images",

...

}}

5. Drücken Sie das Verzeichnis [Modellname] mit dem folgenden Befehl auf Ihr Gerät

adb push ./[Model Name] / sdcard / Download / MlBenchModels /