爱吧机器人网 » 技术 > 机器学习 > 正文

小米开源移动端深度学习框架MACE:可转换TensorFlow模型

核心提示:选自GitHub机器之心编译参与:蒋思源、李亚洲6 月 28 日,小米首席架构师,人工智能与云平台副总裁崔宝秋在 2018(第十三届)开源中国

选自GitHub

机器之心编译

参与:蒋思源、李亚洲

6 月 28 日,小米首席架构师,人工智能与云平台副总裁崔宝秋在 2018(第十三届)开源中国开源世界高峰论坛上宣布,正式开源小米移动端深度学习框架 MACE。该框架采用与 Caffe2 类似的描述文件定义模型,因此它能非常便捷地部署移动端应用。
 
小米开源移动端深度学习框架MACE:可转换TensorFlow模型
项目地址:https://github.com/XiaoMi/mace

文档地址:https://mace.readthedocs.io/en/latest/

Mobile AI Compute Engine (MACE) 是一个专为移动端异构计算平台优化的神经网络计算框架。目前该框架为 TensorFlow 和 Caffe 模型提供转换工具,并且其它框架定义的模型很快也能得到支持。下图展示了该计算框架的整体结构:

小米开源移动端深度学习框架MACE:可转换TensorFlow模型
据 Github 项目介绍,小米的 MACE 主要从以下的角度做了专门的优化:

  • 性能:代码经过 NEON 指令,OpenCL 以及 Hexagon HVX 专门优化,并且采用 Winograd 算法来进行卷积操作的加速。此外,还对启动速度进行了专门的优化。
  • 功耗:支持芯片的功耗管理,例如 ARM 的 big.LITTLE 调度,以及高通 Adreno GPU 功耗选项。
  • 系统响应:支持自动拆解长时间的 OpenCL 计算任务,来保证 UI 渲染任务能够做到较好的抢占调度,从而保证系统 UI 的相应和用户体验。
  • 内存占用:通过运用内存依赖分析技术,以及内存复用,减少内存的占用。另外,保持尽量少的外部 依赖,保证代码尺寸精简。
  • 模型加密与保护:模型保护是重要设计目标之一。支持将模型转换成 C++代码,以及关键常量字符混淆,增加逆向的难度。
  • 硬件支持范围:支持高通,联发科,以及松果等系列芯片的 CPU,GPU 与 DSP(目前仅支持 Hexagon) 计算加速。同时支持在具有 POSIX 接口的系统的 CPU 上运行。
模型格式

MACE 定义的定制化模型格式与 Caffe2 的类似,MACE 模型能由 TensorFlow 和 Caffe 输出的模型转化。YAML 文件详细描述了模型部署细节,后文将展示该文件的示例。

模型加载

MACE 模型格式包含两部分:定义模型的计算图和模型参数张量。计算图部分利用 Protocol Buffers 做序列化,而所有的模型参数张量级联在一起成为一个连续字节数组,我们称这个数组为张量数据。在模型图中,张量数据的偏移(offsets)和长度都会被记录下来。

可用以下三种方式加载模型:

  1. 模型计算图和张量数据都通过外部动态地加载(默认从文件系统加载,但用户可以自由选择它们的实现,例如使用压缩或加密)。这种方式提供最灵活的模型部署方式,但是模型安全也是最低的。
  2. 模型计算图和张量数据都转化为 C++代码,并通过执行经编译的代码而加载。这种方式能提供最强的模型防护和最简单的部署。
  3. 将模型计算图转换为 C++代码,并以第二种方式构建,而张量数据将在外部以第一种方式加载。
部署文件示例

部署模型到移动端的第一步就是创建 YAML 文件,该 YAML 文件描述了模型部署的情况,每一个文件都将生成一个静态库(如果指定了多个 ABIs,那么每个都会有一个静态库)。部署文件可以包含一个或多个模型,例如智能相机应用可能包含人脸识别、目标识别和语音识别模型,它们可以在一个部署文件中定义。

以下展示了用于安卓示例应用的部署文件:

# The name of librarylibrary_name: mobilenettarget_abis: [arm64-v8a]embed_model_data: 1# The build mode for model(s).# 'code' stand for transfer model(s) into cpp code, 'proto' for model(s) in protobuf file(s).build_type: codelinkshared: 0# One yaml config file can contain multi models' config message.models: mobilenet_v1: # model tag, which will be used in model loading and must be specific. platform: tensorflow # support local path, http:// and https:// model_file_path: https://cnbj1.fds.api.xiaomi.com/mace/miai-models/mobilenet-v1/mobilenet-v1-1.0.pb model_sha256_checksum: 71b10f540ece33c49a7b51f5d4095fc9bd78ce46ebf0300487b2ee23d71294e6 subgraphs: - input_tensors: input input_shapes: 1,224,224,3 output_tensors: MobilenetV1/Predictions/Reshape_1 output_shapes: 1,1001 runtime: cpu+gpu limit_opencl_kernel_time: 0 nnlib_graph_mode: 0 obfuscate: 0 winograd: 0 mobilenet_v2: platform: tensorflow model_file_path: https://cnbj1.fds.api.xiaomi.com/mace/miai-models/mobilenet-v2/mobilenet-v2-1.0.pb model_sha256_checksum: 369f9a5f38f3c15b4311c1c84c032ce868da9f371b5f78c13d3ea3c537389bb4 subgraphs: - input_tensors: input input_shapes: 1,224,224,3 output_tensors: MobilenetV2/Predictions/Reshape_1 output_shapes: 1,1001 runtime: cpu+gpu limit_opencl_kernel_time: 0 nnlib_graph_mode: 0 obfuscate: 0 winograd: 0}模型与性能评测

MACE Model Zoo 包含若干常用模型,不仅包括 MobileNet、SqueezeNet、ResNet-50 和 Inception-v3 等常见的卷积神经网络,同时还有风格迁移等应用。MACE Model Zoo 会对一组手机进行每日构建,最新的性能评测结果可以从项目的持续集成页面获取。


上一篇:从基础概念到数学公式,这是一份520页的机器学习笔记(图文并茂)
下一篇:成功构建一个机器学习模型需避免这9个错误

本周栏目热点

期待已久的Ubuntu 18.04 LTS正式发布 适用于机器学习

[2018-04-27]  Canonical于伦敦时间26日正式发布了Ubuntu 18 04 LTS版,Canonical的CEO称,Ubuntu 18 04 LTS在云计算领域效率极高,特别适用于机器学习这样的存储密集型和计算密集型任务。...

[2016-08-19]  在深度学习出现之前,文字所包含的意思是通过人为设计的符号和结构传达给计算机的。本文讨论了深度学习如何用向量来表示语义,如何更灵活地 ...

机器人是怎么深度学习的?

[2016-03-29]      一个人独处时,感觉有点孤单,怎么办?微软亚洲研究院推出的微软小冰,或许 ...

机器学习算法Python实现--线性回归分析

[2018-03-19]  1、代价函数其中:下面就是要求出theta,使代价最小,即代表我们拟合出来的方程距离真实值最近共有m条数据,其中代表我们要拟合出来的方程 ...

2018年值得关注的10种机器学习工具

[2018-01-03]  2017年是机器学习大放异彩的一年,这归功于众多公司广泛而深入地研究和开发更新颖、更高效的工具和框架。这里介绍,有望在2018年大行其道的10种机器学习的工具和框架。...

精选推荐

通过对抗性图像黑入大脑
通过对抗性图像黑入大脑

[2018-03-02]  在上面的图片中,左边是一张猫的照片。在右边,你能分辨出它是同一只猫的图片,还是一张看起来相似的狗的图片?这两张图片之间的区别在于, ...

美国Natilus公司试飞水上无人货机 设计简单成本降低
美国Natilus公司试飞水上无人货机 设计简单成本降低

[2017-12-28]  Natilus创业公司成立于2014年,其梦想是建造大型无人机,以半价提供比船舶快得多国际货运。在十二月份,Natilus计划在旧金山湾测试一个9米翼展的小型原型无人机的水上滑行能力......

从AI中窥探人性
从AI中窥探人性

[2018-01-03]  人们对人造智能的恐惧早已成为科幻书籍和电影的极好题材。但现在,一些同样的担忧开始影响关于现实世界AI技术的政策讨论。如果这样的担忧演变成为一种技术恐慌...

CES 2018:英特尔推出49量子位芯片争夺量子霸权
CES 2018:英特尔推出49量子位芯片争夺量子霸权

[2018-01-10]  在与Google、IBM的一场关于建立量子计算系统的马拉松比赛中,英特尔通过了一个关键的里程碑。近日,这个科技巨头已经推出了一个49个量子位 ...

科学家从蟑螂获得启发 教机器人更好地走路
科学家从蟑螂获得启发 教机器人更好地走路

[2017-12-11]  Weihmann指出:“我特别感到惊讶的是,动物运动稳定机制的变化与腿部协调的变化是一致的。昆虫的慢运行非常稳定,因为它的重心很低,三条腿总是以协调的方式运动。...

人工智能民主化能否实现取决于科技巨头
人工智能民主化能否实现取决于科技巨头

[2017-12-29]  我们经常听到像谷歌和微软这样的公司说他们希望人工智能民主化。这是一个很好的词,民主化。 但这些公司如何界定“民主化”还不清楚,像AI本身一样,它似乎有点炒作的味道...

机器人iCub作为嵌入式AI的标准机器人研究平台的重要性
机器人iCub作为嵌入式AI的标准机器人研究平台的重要性

[2017-12-24]  机器人的研究在过去10年中得益于一个具有嵌入式人工智能(AI)的标准化开源平台——人形机器人iCub。iCub最初在意大利被创建,如今在欧洲、美国、韩国、新加坡和日本的实验室......

机器人从工业走向家庭  库卡KUKA目标是引领中国市场
机器人从工业走向家庭 库卡KUKA目标是引领中国市场

[2017-12-08]  机器人正在改变着人们的生活方式,而库卡KUKA想要在中国这个大蛋糕中占有一块大份额,库卡公司正在引领市场...