ML Bench

Машинное обучение Benchmark AI Benchmark

Инструмент тестирования машинного обучения (тест машинного обучения) (инструмент тестирования искусственного интеллекта)

Поддерживаемые модели:

- MobileNet v1

- MobileNet v2

- Начало v3

- Resnet v2 50

- SSD Mobilenet v1 (обнаружение объектов)

Поддерживаемая среда выполнения:

- Tensorflow Lite

- Tensorflow Mobile

- Android NN

- SNPE (для Qualcomm)

- PyTorth

- TVM

Как загрузить вашу модель сбоку:

1. Подготовьте файл модели (поддерживаемые типы: tflite, pytorch, tvm, dlc).

2. На локальном компьютере создайте каталог [Название модели].

3. Скопируйте файл модели в каталог [Название модели].

4. Создайте файл с именем meta-data.json в каталоге [Название модели].

пример meta-data.json:

{

«xres»: 299,

«лет»: 299,

«глубина»: 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

}

* вы также можете установить свою собственную метку, основную информацию и файлы изображений

{

...

"label": "my_labels.txt",

"ground_truth": "my_ground_truth.txt",

"image_path": "мой / путь / к / изображениям",

...

}

5. Переместите каталог [Название модели] на ваше устройство, используя команду ниже.

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