Alexnet在android手機中的tensorflow和arm compute libraray的效能對比

阿新 • • 發佈：2019-02-10

首先先說明一下這個alexnet是進過修改的網路，由於模型太大，我把alexnet的全連線層6和全連線7給刪除了，測試手機是紅米Note 4X，cpu是高通驍龍625。

分別放出測試程式碼的github
arm compute library：

tensorflow：

測試結果為：
arm compute lilrary：0.422s
tensorflow：0.713s

arm compute library比tensorflow快了差不多百分之40。arm這個也是有一定的優化，但是現在還是有挺多bug，而且介面暫時只提供C++，可以等之後成熟了再使用。

Alexnet在android手機中的tensorflow和arm compute libraray的效能對比

首先先說明一下這個alexnet是進過修改的網路，由於模型太大，我把alexnet的全連線層6和全連線7給刪除了，測試手機是紅米Note 4X，cpu是高通驍龍625。分別放出測試程式碼的github arm compute library： ten

ubuntu14.04中tensorflow和caffe的配置

１：python2.7+cuda8.0+cudnn6.0+tensorflow1.4.0 python2.7依賴庫安裝： sudo pip install imutils sudo apt-get install build-essential python-dev py

手機中Rom和Ram最後詳解

首先解釋一下，RAM、ROM的區別，各種官方的解釋大家似乎也看的霧裡雲裡，對於新手使用者來說更是越看越糊塗。這裡用最通俗的話來解釋，RAM也叫執行記憶體，在Android移動作業系統中，RAM的大小直接決定了你在手機後臺能開多少程式，這裡先不多做介紹。ROM叫機身儲存，在A

pandas中apply和transform方法的效能比較

1. apply與transform 首先講一下apply() 與transform()的相同點與不同點相同點：都能針對dataframe完成特徵的計算，並且常常與groupby()方法一起使用。不同點： apply()裡面可以跟自定義的函式，包括簡單的求和函式以及複雜的特徵間的差值函式等（注：appl

c#中Class和Struct使用與效能的區別

在Unity中很多已經定義為結構體的資料結構 Vector2, Vector3 和 Vector4 Rect Color和Color32 Bounds Touch 1.Class為引用型別，Struct為值型別值型別與引用型別的區別這兩篇文章講得很好雖然我

資料和表的持久化中, Core Data 與 SQLite 的效能對比

蘋果在iPhone 3.0以後的sdk中提供了Core Data功能，對於普通的資料庫開發來說，大大提高了方便性。　　新建Window Base Application的時候，選上下面的使用Core Data，模板就自動建立好了，在delegate檔案裡提供了使用Core Data存取資料的所有方法，在

SpringBoot2.0中MVC和WebFlux控制層Controller對比

本篇文章是SpringBoot2.0關於Controller控制層的對比，相信很多開發最好奇的也是這塊。那麼小編就帶著大家一起先來看一下，嚐嚐鮮,本篇文章比較短小精悍,只講如何使用(前面一直在講概念,從這篇開始以後都是程式設計了),注意看圖,至於原理剖析,

redis和kafka的寫效能對比

kafka插入程式碼如下所示: <?php $conf = new RdKafka\Conf(); $rk = new RdKafka\Producer($conf); $rk->setLogLevel(LOG_DEBUG); $rk->addBrokers("127.0.

DateTimeFormatter和SimpleDateFormat的parse效能對比

1.單執行緒效能對比 import java.time.LocalDateTime; import java.time.format.DateTimeFormatter; import java.text.SimpleDateFormat; public cl

Arm Cortex-A35 效能對比

領先的ARM計算機模組提供商Toradex 即將開啟 Colibri iMX8X 計算機模組早期體驗計劃。其配備 NXP® 新的 i.MX 8X 處理器，也是 NXP i.MX 8 產品線中唯一使用了 Cortex-A35 核心。在本文中，我們將向您介紹這款新的處理器以及效能

fastjson、gson、jackson序列化和反序列化效能對比

注：相關依賴  <dependency> <groupId

【推薦】fastjson、gson、jackson 序列化和反序列化效能對比

第一部分：序列化測試首先說一下結論。 1. 序列化測試結論 100個物件轉換，gson最快、fastjson其次、jackson最差 b. 10000個物件轉換，gson和fastjson耗時幾乎一樣，jackson最差 100000個物件轉換，fastjson最快、jac

workerman和nodejs自測效能對比

根據目前的專案要求,需要找一個合適的框架做api/rpc服務,以前做web專案選型的ci框架,經測試發現使用web框架做api/rpc並不實際;原因是,框架中呼叫了很多的model,其實在api/RPC中並不真正需要,載入的model一多而且很影響效能；本來

o(n^)級別的排序演算法和php原生sort效能對比

測試樣本為5000 測試結果原生sort:0.002000093460083氣泡排序:3.9222249984741選擇排序:2.8271610736847插入排序:1.9501118659973希爾排序:0.053003072738647希爾排序為o(n^)級別排序演

InnoDB引擎和MyISAM引擎的效能對比

介紹：InnoDB和MyISAM作為MySQL資料庫中最主要最常用的儲存引擎，各有所長。MySQL5.5版本之前，MyISAM是MySQL預設的儲存引擎，5.5之後，MySQL的預設引擎變成了InnoDB。對於這兩種儲存引擎的選擇，根據專案應用特點來權衡。（建議儘量不要混合使用多種儲存引擎，

python3下multiprocessing、threading和gevent效能對比----暨程序池、執行緒池和協程池效能對比

目前計算機程式一般會遇到兩類I/O：硬碟I/O和網路I/O。我就針對網路I/O的場景分析下python3下程序、執行緒、協程效率的對比。程序採用multiprocessing.Pool程序池，執行緒是自己封裝的程序池，協程採用gevent的庫。用python

fastjson、gson、jackson序列化和反序列化效能對比（僅供示例參考）

<dependency> <groupId>com.alibaba</gro

Hive SQL 的 DISTINCT 和 GROUP BY 的效能對比

Hive SQL 的 DISTINCT 和 GROUP BY 都可用於資料去重，此文不講解 DISTINCT 和 GROUP BY 的基本用法，重點分析 DISTINCT 和 GROUP BY 用於資料去重時的效

怎麼在手機中對CAD圖紙進行圖層和佈局管理？

怎麼在手機中對CAD圖紙進行圖層和佈局管理？現在隨著科技的發展，對我們的生活和工作都有了很大的變化，現在手機不僅僅只是一個通話工具了，現在它有了更大的作用，就是在手機中也能輕輕鬆鬆的完成工作，那就是可以在手機中對CAD圖紙進行管理，以前只能在電腦中完成，現在移動端也可以實現。但是怎麼在手機中對CAD圖紙進行圖

Ubuntu 14.04 Caffe和TensorFlow的ARM NN SDK編譯環境搭建及MNIST程式測試

Ubuntu 14.04下Caffe和TensorFlow的ARM NN SDK的aarch64編譯環境搭建及MNIST程式測試 ARM官方測試環境 1. SCons安裝 2.安裝CMake 3.下載安裝boost 4.使用 S

Alexnet在android手機中的tensorflow和arm compute libraray的效能對比

相關推薦