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新结婚时代剧情介绍TensorFlowLite支持移动GPU,速度推测提高了4-6倍

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    最近,开源机器学习框架TensorFlowLite已经更新,新版本支持GPU。GPU支持的原因是移动设备的处理能力和处理能力有限。尽管TensorFlowLite提供了许多加速的方法,例如将机器学习模型转换为定点模型,但它总是在模型的性能或准确性上做出让步。将GPU作为加速原始浮点模型的一种选择,不会增加量化的额外复杂性和潜在的精度损失。随着TensorFlowLiteGPU后端开发人员预览版的发布,移动GPU将能够选择模型培训(如下所示),CPU将自动用于不支持的部分的推理。新的后端使用OpenGLES3.1计算安卓设备iOS设备上的金属计算材质球。目前TensorFlowLite仍然使用CPU浮点推理进行人脸轮廓检测(非人脸识别)。未来将使用新的GPU后端,将像素3和三星S9的推理速度提高4到6倍。GPU和CPU在像素3纵向模式下的性能,与CPU的使用相比,GPU TensorFlowLite用于前台背景分离模型的铺垫/背景虚拟化的速度加快了四倍以上。新的深度估计模型加速了10倍以上。在YouTube的故事和游乐场贴纸中,视频中添加了文本和过滤器,实时视频分割模型在各种手机上的速度要快5-10倍。对于不同的深度神经网络模型,新的GPU后端通常比浮点CPU快2-7倍。四个开放模型和两个Google内部模型的标杆结果如下:在更复杂的神经网络模型中,GPU加速最为显著,这更有利于GPU的利用,如密集的预测/分割或分类任务。在小模型中,加速效果可能稍差,但使用CPU可以降低内存传输的固有延迟成本。此外,建议优化输入/输出张量复制和/或网络体系结构,以获得最佳体验。这种优化的细节可以在TensorFlowLiteGPU文档中找到。

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