【源码】基于Larq Compute Engine的机器学习模型部署工具

项目简介

Larq Compute Engine (LCE) 是专门为高度量化神经网络（如二值化神经网络，BNNs）优化的推理引擎。它支持多种移动平台，已在Pixel 1手机和Raspberry Pi上完成基准测试。LCE提供了一系列针对ARM架构优化的TensorFlow Lite自定义操作符，以此支持BNNs的部署，借助分片、矢量化、多线程并行化等优化技术，实现高性能的移动端机器学习推断。

项目的主要特性和功能

• 端到端集成：与Larq及TensorFlow紧密集成，提供从训练到部署的无缝端到端流程体验。
• 快速部署：通过提供手动优化核心和网络级优化，可在Android手机、Raspberry Pi等多种移动平台实现机器学习推断。
• 性能优化：采用分片、矢量化、多线程并行化等优化技术，最大化计算吞吐量。
• 模型转换与部署：支持将Larq预训练BNN模型直接转换为适合LCE的格式，方便部署到移动设备。

安装使用步骤

假设用户已经下载了本项目的源码文件，可按以下步骤操作： 1. 安装Python依赖：确保已安装Python及其必要的库，如TensorFlow和Larq。 2. 获取模型：使用Larq构建或获取预训练的BNN模型。 3. 模型转换：使用LCE提供的转换工具将模型转换为适合LCE的格式。 4. 编译LCE：根据目标平台（如Android或Raspberry Pi）编译LCE。 5. 运行推断：使用LCE解释器在目标设备上运行模型推断。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】