使用MicroTVM部署神经网络

You 2023-12-30 23:50:54  51270

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使用MicroTVM部署神经网络

MicroTVM是一个用于在嵌入式设备上部署深度学习模型的开源工具。以下示例演示了如何使用MicroTVM部署神经网络模型到目标嵌入式设备上。

首先，需要安装MicroTVM并配置适当的硬件目标。然后，可以使用MicroTVM的Python API来加载、编译和部署模型。

import tvm
from tvm import relay
from tvm.contrib import utils
import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub

# 加载TensorFlow模型
model = tf.keras.Sequential([
    hub.KerasLayer("https://tfhub.dev/google/tf2-preview/mobilenet_v2/classification/4")
])

# 转换TensorFlow模型为TVM Relay格式
with tvm.relay.build_config(opt_level=3):
    mod, params = relay.frontend.from_keras(model, shape={"input_1": (1, 224, 224, 3)})

# 编译模型为目标特定的运行时
target = "llvm -device=arm_cpu -mtriple=aarch64-linux-gnu"
with tvm.transform.PassContext(opt_level=3):
    lib = relay.build(mod, target=target, params=params)

# 将编译后的模型保存到文件
lib.export_library("deployed_model.so")

将TensorFlow模型加载到TVM Relay中，然后使用TVM编译为目标特定的运行时库。接下来，可以将生成的库文件（deployed_model.so）部署到嵌入式设备上，并使用TVM运行推理任务。

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