ML Bench

機械学習ベンチマークツール（MLベンチマーク）（AIベンチマークツール）

サポートされているモデル：

-MobileNet v1

-MobileNet v2

-Inception v3

-Resnet v2 50

--SSD Mobilenet v1（オブジェクト検出）

サポートされているランタイム：

-Tensorflow Lite

-Tensorflow Mobile

-Android NN

-SNPE（Qualcomm用）

-PyTorth

-TVM

モデルをサイドロードする方法：

1.モデルファイルを準備します（サポートされているタイプはtflite、pytorch、tvm、dlcです）

2.ローカルマシンで、[モデル名]ディレクトリを作成します

3.モデルファイルを[モデル名]ディレクトリにコピーします

4. [モデル名]ディレクトリにmeta-data.jsonというファイルを作成します

meta-data.jsonの例：

{{

「xres」：299、

「エール」：299、

「深さ」：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

}

*独自のラベル、グラウンドトゥルース、画像ファイルを設定することもできます

{{

..。

"labels"： "my_labels.txt"、

"ground_truth"： "my_ground_truth.txt"、

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

..。

}

5.以下のコマンドを使用して、[モデル名]ディレクトリをデバイスにプッシュします

adb push ./ [モデル名] / sdcard / Download / MlBenchModels /