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2020年05月04日

百度开源移动端深度学习框架,手机百度内可体验!

2020-05-04 05:59:52 来源:互联网 阅读:-

PaddlePaddle之后,百度研发的移动端深度学习框架也加入Github开源网站啦!百度方面表示,这一框架致力于让卷积神经网络可极度简单的部署在手机端。目前正在手机百度内运行。支持iOS gpu计算,体积小,速度快。

  • 体积 armv7 340k+

  • 速度 iOS GPU mobilenet 可以达到 40ms、squeezenet 可以达到 30ms

我们先来看看运行效果:

百度开源移动端深度学习框架,手机百度内可体验!

百度开源移动端深度学习框架,手机百度内可体验!

看完Demo,如果你想了解demo源码实现可以往下看,它位于examples目录中。

运行examples文件

  1. 复制项目

  2. 安装apk\ipa文件或者导入IDE.

  3. 运行

开发或使用要求

  • 安卓用户:安装NDK

  • 安装Cmake.

  • Android NDK CMake 文件

  • 安装Protocol Buffers.

如何使用MDL lib

OSX或者Linux上运行测试

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在项目中使用MDL lib

百度开源移动端深度学习框架,手机百度内可体验!

MDL lib使用多线程

百度开源移动端深度学习框架,手机百度内可体验!

开发

编译android的MDL源码

百度开源移动端深度学习框架,手机百度内可体验!

编译iOS的MDL源码

百度开源移动端深度学习框架,手机百度内可体验!

模型转换

MDL需要兼容的型号才能使用。要获得MDL兼容模型,程序员可以使用百度的脚本将其他深度学习工具训练的模型转换为MDL模型。

百度方面强烈建议使用PaddlePaddle模型。

将PaddlePaddle模型转换为mdl格式

Paddlepaddle型号可以转换为MDL型号

百度开源移动端深度学习框架,手机百度内可体验!

将caffemodel转换为mdl格式

#Convert model.prototxt and model.caffemodel to model.min.json and data.min.bin that mdl use

./build.sh mac

cd ./build/release/x86/tools/build

# copy your model.prototxt and model.caffemodel to this path

./caffe2mdl model.prototxt model.caffemodel

# if you want to test the model produced by this script, provide color value array of an image as the third parameter ,like this:

./caffe2mdl model.prototxt model.caffemodel data

# the color value should in order of rgb,and transformed according to the model.

# then you will get a new data.min.bin with test data inside

# after this command, model.min.json data.min.bin will be created in current

# some difference step you need to do if you convert caffe model to iOS GPU format

# see this:

open iOS/convert/iOSConvertREADME.md

特征

  • 一键部署,脚本参数就可以切换ios或者android

  • 支持iOS gpu运行MobileNet、squeezenet模型

  • 已经测试过可以稳定运行MobileNet、GoogLeNet v1、squeezenet模型

  • 体积极小,无任何第三方依赖。纯手工打造。

  • 提供量化脚本,对32位float转8位uint直接支持,模型体积量化后4M上下

  • 与ARM相关算法团队线上线下多次沟通,针对ARM平台会持续优化

  • NEON使用涵盖了卷积、归一化、池化所有方面的操作

  • 汇编优化,针对寄存器汇编操作具体优化

  • loop unrolling 循环展开,为提升性能减少不必要的CPU消耗,全部展开判断操作

  • 将大量繁重的计算任务前置到overhead过程

MDL使用的是宽松的MIT开源协议。

如果你不想了解CNN细节实现,百度在项目开源页面(https://github.com/baidu/mobile-deep-learning)也附加了安装的二维码,可以直接扫码安装。

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