https://www.jianshu.com/p/ddeb0400452f 按照这个博客就可以 https://github.com/CrystalChen1017/TSFOnAndroid 这个博客对应有一个github的仓库,里面有一个完整的demo,并且有编译好的jar和so文件 如果自己去编译jar so文件,实在是太麻烦,并且我尝试了一周都没有成功,还是直接使用这个博客的jar和so 需要自己生成一个pb文件,https://github.com/yscacaca/DeepSense…

详情链接:http://www.ncloud.hk/%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%88%86%E4%BA%AB/ionic%E5%9C%A8android%E4%B8%8A%E9%83%A8%E7%BD%B2app%E6%AD%A5%E9%AA%A4/ 使用ionic建立了一个项目之后想要将它发布到各个应用商店,那么我们就要部署想要发布的版本,这段时间学习了Android的发布过程,下面我来介绍一下: 这个命令是我们在调试代码时候所需要的,一般下载模板的时候就有了,但是我们在发布版…

转载时请注明出处: 修雨轩陈 系统环境说明: ------------------------------------ 操作系统 : ubunt 14.03 _ x86_64 操作系统 内存: 8GB 硬盘 500G ------------------------------------ 一.编译TensorFlow在android上的Demo 1.1 搭建环境 l 下载tensorFlow 首先,选择一个目录用git命令下载tensorFlow 在github上的源码, 如下所示: Tens…

最近老山在研究在modelarts上部署mask-rcnn,源代码提供的是keras模型.我们可以将keras转化成savedModel模型,在TensorFlow Serving上部署,可参考老山的上篇部署文章.至于输入和输出张量,到已经预先存在model.input和model.output中了. 不多说,直接上代码. from keras import backend as K import tensorflow as tf # 在此之前,先加载keras模型 # ... # 加载完成 w…

获取源码,请移步笔者的github: tensorflow-serving-tutorial 由于python的灵活性和完备的生态库,使得其成为实现.验证ML算法的不二之选.但是工业界要将模型部署到生产环境上,需要考略性能问题,就不建议再使用python端的服务.这个从训练到部署的整个流程如下图所示: 基本可以把工作分为三块: Saver端 模型的离线训练与导出 Serving端 模型加载与在线预测 Client端 构建请求 本文采用 Saver (python) + Serving (tens…

用TVM在硬件平台上部署深度学习工作负载的端到端 IR 堆栈 深度学习已变得无处不在,不可或缺.这场革命的一部分是由可扩展的深度学习系统推动的,如滕索弗洛.MXNet.咖啡和皮托奇.大多数现有系统针对范围狭窄的服务器级 GPU 进行了优化,需要在其它平台,如移动电话.物联网设备和专用加速器(FPGA.ASIC)上部署大量精力.随着深度学习框架和硬件后端数量的增加,建议建立一个统一的中间表示 (IR) 堆栈,以缩小以生产力为中心的深度学习框架与面向性能或效率的硬件后端之间的差距. TVM 是一个新…

本期 fir.im Weekly 收集了最近新鲜出炉的 iOS /Android 技术分享,包括 iOS 系统开发 TensorFlow 教程.iOS 新架构.iOS Notifications 推送实践,Android 无埋点 SDK 技术.代码质量保证.Android hook 技术等,希望对你有用. 『 iOS开发分享』 教你为 iOS 系统开发 TensorFlow 应用 独立开发者 Matthijs Hollemans 在 machinethink.net 的博客上发布了一篇文章,通过…

任何深度学习都是从数据开始的,这是关键点.没有数据,就无法训练模型,也无法评估模型质量,更无法做出预测,因此,数据源非常重要.在做研究.构建新的神经网络架构.以及做实验时,会习惯于使用最简单的本地数据源,通常是不同格式的文件,这种方法确实非常有效.但有时需要更加接近于生产环境,那么简化和加速生产数据的反馈,以及能够处理大数据就变得非常重要,这时就需要Apache Ignite大展身手了. Apache Ignite是以内存为中心的分布式数据库.缓存,也是事务性.分析性和流式负载的处理平台,可以实…

介绍下如果把android设备作为一个web服务器使用, 编译i-jetty 1. 将源码download下来,http://code.google.com/p/i-jetty/downloads/list 2. 解压文件,进入pom.xml所在目录,执行命令: mvn clean install, 参照(http://code.google.com/p/i-jetty/wiki/BuildInstructions) 执行过程中,出现了异常导致失败,是生成classes.dex时内存溢出的问题,…

CentOS7服务器上部署深度/机器学习环境推荐首选anaconda3,亲测~~ 因为可以创建不同的环境版本或虚拟环境 CentOS7服务器安装anaconda3后,CentOS7服务器开启后自动将anaconda3自身的root(或base)环境开启.用Xshell打开CentOS7服务器后,可以看见 (base) WARNING! The remote SSH server rejected X11 forwarding request.Last login: Tue Mar 12 22:1…