ML Bench

Narzędzie Machine Learning Benchmark (ML Bench) (AI Benchmark Tool)

Obsługiwane modele:

- MobileNet v1

- MobileNet v2

- Incepcja v3

- Resnet v2 50

- SSD Mobilenet v1 (wykrywanie obiektów)

Obsługiwane środowisko wykonawcze:

- Tensorflow Lite

- Tensorflow Mobile

- Android NN

- SNPE (dla Qualcomm)

- PyTorth

- TVM

Jak załadować model z boku:

1. Przygotuj plik modelu (obsługiwane typy to tflite, pytorch, tvm, dlc)

2. Na komputerze lokalnym utwórz katalog [Nazwa modelu]

3. Skopiuj plik modelu do katalogu [Nazwa modelu]

4. Utwórz plik o nazwie meta-data.json w katalogu [Nazwa modelu]

przykład pliku meta-data.json:

{

„xres”: 299,

„yres”: 299,

"głębokość": 3,

"input_type": "float",

"output_type": "float",

"nazwa_wejścia": "wejście: 0",

"output_name": "InceptionV3 / Predictions / Reshape_1: 0",

"image_mean": 0,

"image_std": 0,

"label_offset": 1

}

* możesz także ustawić własną etykietę, informacje o podłożu i pliki graficzne

{

...

"etykiety": "my_labels.txt",

"ground_truth": "my_ground_truth.txt",

"ścieżka_obrazu": "moja / ścieżka / do / obrazów",

...

}

5. Wepchnij katalog [Nazwa modelu] do urządzenia za pomocą poniższego polecenia

adb push ./[Nazwa modelu] / sdcard / Download / MlBenchModels /