| Ֆայլի տեսակ | APK |
|---|---|
| Տարբերակ | 1.4.0.14 |
| Հրատարակիչ | etinum |
| Թողարկման ամսաթիվ | 02 հոկ, 2020 թ. |
| Ավելացման ամսաթիվը | 02 հոկ, 2020 թ. |
| OS պահանջները | Android |
| Պահանջներ | Requires Android 7.0 and up |
| Ընդհանուր ներբեռնումներ | 0 |
| Գինը | Free |
Նկարագրություն
Machine Learning Benchmark Tool (ML Bench) (AI Benchmark Tool)
Աջակցվող մոդելներ.
- MobileNet v1
- MobileNet v2
- Inception v3
- Resnet v2 50
- SSD Mobilenet v1 (օբյեկտների հայտնաբերում)
Աջակցվող գործարկման ժամանակը.
- Tensorflow Lite
- Tensorflow Mobile
- Android NN
- SNPE (Qualcomm-ի համար)
SideLoad Աջակցություն.
Ինչպես կողքից բեռնել ձեր մոդելը.
1. Վերափոխեք ձեր մոդելը tflite (օգտագործելով toco) կամ dlc (օգտագործելով snpe փոխակերպման գործիք):
2. Ձեր տեղական մեքենայի վրա ստեղծեք [Model Name] գրացուցակը
3. Պատճենեք ձեր մոդելային ֆայլը 2-րդ քայլում ստեղծված գրացուցակում
4. Ստեղծեք ֆայլ, որը կոչվում է meta-data.json [Model Name] գրացուցակում
meta-data.json-ի օրինակ.
«xres» : 299,
«yres» : 299,
«խորություն»՝ 3,
"input_type" : "float",
"output_type" : "float",
"input_name" : "input:0",
"output_name" : "InceptionV3/Predictions/Reshape_1:0",
«image_mean» : 0,
«image_std»՝ 0,
"արագացուցիչ":"dsp",
5. մղել [Model Name] գրացուցակը դեպի թիրախ սարք՝ օգտագործելով ստորև նշված հրամանը
adb push ./[Model Name] /sdcard/Android/data/com.etinum.mlbench/files/models/
