config.arm64_v8a

config.xxxhdpi

config.en

Everyone

etinum

Oreo

Machine Learning Benchmark Tool (ML Bench) (AI Benchmark Tool)

Supported models :
- MobileNet v1
- MobileNet v2 
- Inception v3
- Resnet v2 50
- SSD Mobilenet v1 (Object Detection)

Supported runtime :
- Tensorflow Lite
- Tensorflow Mobile
- Android NN
- SNPE (for Qualcomm)

SideLoad Support:
How to side load your model :
1. Convert your model to tflite (using toco) or dlc (using snpe conversion tool).
2. On your local machine, create [Model Name] directory
3. Copy your model file to the directory created in step 2
4. Create a file called meta-data.json in the [Model Name] directory
example of meta-data.json :
{
"xres" : 299,
"yres" : 299,
"depth" : 3,
"input_type" : "float",
"output_type" : "float",
"input_name" : "input:0",
"output_name" : "InceptionV3/Predictions/Reshape_1:0",
"image_mean" : 0,
"image_std" : 0,
"accelerator":"dsp",
}
5. push [Model Name] directory to the target device using below command
adb push ./[Model Name] /sdcard/Android/data/com.etinum.mlbench/files/models/
Công cụ điểm chuẩn máy học (ML Bench) (Công cụ điểm chuẩn AI)

Các mô hình được hỗ trợ:
 - MobileNet v1
 - MobileNet v2
 - Khởi động v3
 - Resnet v2 50
 - SSD Mobilenet v1 (Phát hiện đối tượng)

Thời gian chạy được hỗ trợ:
 - Kéo căng Lite
 - Di động kéo căng
 - NN NN
 - SNPE (cho Qualcomm)

Hỗ trợ SideLoad:
      Làm thế nào để tải bên mô hình của bạn:
1. Chuyển đổi mô hình của bạn thành tflite (sử dụng toco) hoặc dlc (sử dụng công cụ chuyển đổi snpe).
2. Trên máy cục bộ của bạn, tạo thư mục [Tên mẫu]
3. Sao chép tệp mô hình của bạn vào thư mục được tạo ở bước 2
4. Tạo một tệp có tên meta-data.json trong thư mục [Tên mẫu]
ví dụ về meta-data.json:
{
"xres": 299,
"số": 299,
"độ sâu": 3,
"input_type": "thả nổi",
"output_type": "thả nổi",
"input_name": "đầu vào: 0",
"output_name": "InceptionV3 / Dự đoán / Định hình lại_1: 0",
"hình ảnh_mean": 0,
"hình ảnh_std": 0,
"máy gia tốc": "dsp",
}
5. đẩy thư mục [Tên mẫu] vào thiết bị đích bằng lệnh bên dưới
đẩy adb.


ML Bench

Phiên bản mới nhất của ML Bench

Phiên bản khác