【TVM 教程】使用 tvmc 接口在 Adreno™ 上部署预训练模型
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内容提要
本文介绍了在Adreno™上部署预训练Keras resnet50模型的步骤，包括环境配置、模型制作、加载、自动调优、编译和部署。文章最后展示了在RPC设置上的运行结果。
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关键要点
- 本文介绍了在Adreno™上部署预训练Keras resnet50模型的步骤。
- 需要为Android构建TVM并设置RPC环境。
- 在Adreno GPU上部署时，需要指定目标以利用内核和纹理的优势。
- 制作Keras Resnet50模型并保存为.h5文件。
- 使用tvmc.load将模型转换为tvm relay模块。
- 自动调优需要RPC设置，并且可以通过API进行。
- 编译生成TVM产品，支持OpenCLML加速。
- 通过RPC部署和运行已编译的模型，使用随机数据填充输入。
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延伸问答
如何在Adreno上部署Keras Resnet50模型？
在Adreno上部署Keras Resnet50模型需要配置环境、制作模型、加载模型、自动调优、编译和部署。
在Adreno GPU上部署时需要注意什么？
需要指定目标以利用内核和纹理的优势，并确保为Android构建TVM和设置RPC环境。
如何制作Keras Resnet50模型并保存？
使用TensorFlow的Keras库创建ResNet50模型，并将其保存为.h5文件。
如何将模型转换为TVM relay模块？
使用tvmc.load函数将模型从任何框架转换为TVM relay模块。
自动调优模型需要哪些设置？
自动调优需要RPC设置，并且可以通过API进行，确保is_tuning设置为True。
如何在RPC上运行已编译的模型？
通过tvmc.run函数在RPC上运行已编译的模型，使用随机数据填充输入。
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