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6e141c84
编写于
9月 22, 2018
作者:
S
Shan Yi
提交者:
GitHub
9月 22, 2018
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Merge pull request #82 from PaddlePaddle/mobile-readme
upload mobile_readme.md
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d9a1350e
765220f2
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+140
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doc/fluid/advanced_usage/deploy/index_mobile.rst
doc/fluid/advanced_usage/deploy/index_mobile.rst
+1
-0
doc/fluid/advanced_usage/deploy/mobile_readme.md
doc/fluid/advanced_usage/deploy/mobile_readme.md
+139
-0
未找到文件。
doc/fluid/advanced_usage/deploy/index_mobile.rst
浏览文件 @
6e141c84
...
...
@@ -4,6 +4,7 @@
.. toctree::
:maxdepth: 2
mobile_readme.md
mobile_build.md
mobile_dev.md
doc/fluid/advanced_usage/deploy/mobile_readme.md
0 → 100644
浏览文件 @
6e141c84
# Paddle-Mobile
[
![Build Status
](
https://travis-ci.org/PaddlePaddle/paddle-mobile.svg?branch=develop&longCache=true&style=flat-square
)
](https://travis-ci.org/PaddlePaddle/paddle-mobile)
[
![Documentation Status
](
https://img.shields.io/badge/中文文档-最新-brightgreen.svg
)
](https://github.com/PaddlePaddle/paddle-mobile/tree/develop/doc)
[
![License
](
https://img.shields.io/badge/license-Apache%202-blue.svg
)
](LICENSE)
<!--
[
![Release
](
https://img.shields.io/github/release/PaddlePaddle/Paddle-Mobile.svg
)
](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Mobile/releases)
[
![License
](
https://img.shields.io/badge/license-Apache%202-blue.svg
)
](LICENSE)-->
欢迎来到 Paddle-Mobile GitHub 项目。
Paddle-Mobile是PaddlePaddle组织下的项目,是一个致力于嵌入式平台的深度学习的框架。Paddle-Mobile设计思想和PaddlePaddle的最新版fluid版本保持了高度一致,同时针对嵌入式做了大量优化。设计之初就对嵌入式的性能、体积、能耗、硬件平台覆盖等方面做了考虑。
## 简单搜索线上效果
如下gif是简单搜索app的线上主体检测应用效果
![
ezgif-1-050a733dfb
](
http://otkwwi4x8.bkt.clouddn.com/2018-07-05-ezgif-1-050a733dfb.gif
)
## Demo目录
[
点我
](
https://github.com/PaddlePaddle/paddle-mobile/tree/develop/demo
)
## Features
-
**ARM CPU**
|mobilenet arm v7|1线程|2线程|4线程|
|------------|----|-----|-----|
|麒麟970(ms)|108.180|63.935|37.545|
|麒麟960(ms)|108.588|63.073|36.822|
|高通845(ms)|85.952|48.890|28.641|
|高通835(ms)|105.434|62.752|37.131|
|||||
|mobilenetssd arm v7|1线程|2线程|4线程|
|麒麟970(ms)|212.686|127.205|77.485|
|麒麟960(ms)|212.641|125.338|75.250|
|高通845(ms)|182.863|95.671|56.857|
|高通835(ms)|213.849|127.717|77.006|
|||||
|googlenet(v1) arm v7|1线程|2线程|4线程|
|麒麟970(ms)|335.288|234.559|161.295|
|麒麟960(ms)|354.443|232.642|157.815|
|高通845(ms)|282.007|173.146|122.148|
|高通835(ms)|341.250|233.354|158.554|
|||||
|squeezenet arm v7|1线程|2线程|4线程|
|麒麟970(ms)|83.726|57.944|36.923|
|麒麟960(ms)|85.835|55.762|36.496|
|高通845(ms)|71.301|41.618|28.785|
|高通835(ms)|82.407|56.176|36.455|
|||||
|yolo arm v7|1线程|2线程|4线程|
|麒麟970(ms)|129.658|79.993|49.969|
|麒麟960(ms)|130.208|78.791|48.390|
|高通845(ms)|109.244|61.736|40.600|
|高通835(ms)|130.402|80.863|50.359|
测试机型信息:
麒麟970:荣耀v10 (2.36GHz * 4 + 1.8GHz * 4)
麒麟960:华为mate9 (2.36GHz * 4 + 1.8GHz * 4)
骁龙835:小米6 (2.45GHz * 4 + 1.9GHz * 4)
骁龙845:OPPO FindX (2.80GHz * 4 + 1.8GHz * 4)
-
**Mali GPU**
Mali GPU是百度和ARM合作开发的,双方团队近期都在致力于将paddle的op能无缝运行在ACL(arm compute library)。目前已经支持squeezenet,googlenet,resnet等几个网络模型,后续会继续加大力度。使全部移动端paddle op能高效运行在mali gpu上。
-
**苹果设备的GPU Metal实现**
基于Metal实现的苹果设备的GPU预测库,也已经在实现中,近期也会有相应可运行版本。
-
**FPGA**
FPGA实现正在进行中,是基于Xilinx的ZU5目标开发板。
-
**灵活性**
* paddle-mobile cpu版不依赖任何第三库, 可进行快速集成。
* 使用泛型特化进行平台切换, 可灵活切换 cpu、gpu 和其他协处理器。
* 可根据特定的常见网络, 进行编译特定的 op, 降低编译时间, 减小包大小。
* 使用 docker 编译, 提供统一的编译环境。
* 高可拓展性, 方便拓展其他协处理器, 提供高性能 arm 算子实现, 方便其他协处理器开发者集成开发。
* 直接兼容 paddle-fluid 模型, 不需要额外的转换操作。
-
**体积**
paddle-mobile从设计之初就深入考虑到移动端的包体积的问题,cpu实现中没有外部依赖。在编译过程中,如果该网络不需要的op是完全不会被打入的。同时编译选项优化也为体积压缩提供了帮助。
除了二进制体积,我们对代码体积极力避免过大。整个仓库的代码体积也非常小。
## 文档
### 设计文档
关于paddle-mobile设计文档在下面链接中,如果想了解更多内容。
[
issue
](
https://github.com/PaddlePaddle/paddle-mobile/issues
)
中会有很多早期的设计和讨论过程。
[
设计文档链接
](
https://github.com/PaddlePaddle/paddle-mobile/blob/develop/doc/design_doc.md
)
### 开发文档
开发文档主要是关于编译、运行等问题。做为开发者,它可以和贡献文档共同结合使用。
[
开发文档链接
](
https://github.com/PaddlePaddle/paddle-mobile/blob/develop/doc/development_doc.md
)
### 贡献文档
-
[
贡献文档链接
](
https://github.com/PaddlePaddle/paddle-mobile/blob/develop/CONTRIBUTING.md
)
-
上面文档中涵盖了主要的贡献代码流程,如果在实践中您还遇到了其他问题,可以发
[
issue
](
https://github.com/PaddlePaddle/paddle-mobile/issues
)
。我们看到后会尽快处理。
## 模型获得
目前Paddle-Mobile仅支持Paddle fluid训练的模型。如果你手中的模型是不同种类的模型,需要进行模型转换才可以运行。
### 1. 直接使用Paddle Fluid训练
该方式最为可靠,推荐方式
### 2. caffe转为Paddle Fluid模型
[
链接
](
https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/fluid/image_classification/caffe2fluid
)
### 3. ONNX
ONNX全称为“Open Neural Network Exchange”,即“开放的神经网络切换”。该项目的目的是让不同的神经网络开发框架做到互通互用。
除直接使用PaddlePaddle训练fluid版本的模型外,还可以通过onnx转换得到个别Paddle fluid模型。
目前,百度也在做onnx支持工作。相关转换项目在这里:
[
paddle-onnx
](
https://github.com/PaddlePaddle/paddle-onnx
)
。
![](
http://7xop3k.com1.z0.glb.clouddn.com/15311951836000.jpg
)
### 4. 部分测试模型和测试图片下载
[
下载链接
](
http://mms-graph.bj.bcebos.com/paddle-mobile%2FmodelsAndImages.zip
)
## 问题解决
欢迎提出或解决我们的问题,有疑问可以发issue.
[
Github Issues
](
https://github.com/PaddlePaddle/paddle-mobile/issues
)
.
## Copyright and License
Paddle-Mobile 提供相对宽松的Apache-2.0开源协议
[
Apache-2.0 license
](
LICENSE
)
.
## 旧版 Mobile-Deep-Learning
原MDL(Mobile-Deep-Learning)工程被迁移到了这里
[
Mobile-Deep-Learning
](
https://github.com/allonli/mobile-deep-learning
)
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