Raspberry Pi4 単体で TensorFlow Lite はどれくらいの速度で動く？【2020年12月版】 - Qiita
1. はじめに 今から半年前の2020年6月、ラズパイ４上でTensorFlow Liteを使った様々なAI認識アプリを動かしてみて、その動作速度をまとめました。 当時のTensorFlowはバージョン2.2でしたが、現在は 2.4(rc4) へと進んでいます。進化が極めて速いDeepLearningの世界において、この半年間でTensorFlow Liteはどう変化したでしょうか。もし「手持ちのアプリは何も変えてないのに、TensorFlow Liteを新しくするだけでめっちゃ速く動くようになったぜ」というのだと嬉しいですよね。 本記事では、前回計測に用いたアプリを再び最新版のTensorFlow Lite環境で動かしてみて、この半年間で動作速度にどれくらい変化があったのかを比較検証していきます。 1.1 速度評価の観点 速度計測を行うにあたって、まず前回同様に １）演算精度をfp32か
エッジで機械学習ってなんだろう -ブラウザ、スマホ、IoT機器での推論を概観する- - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 本内容は、技術書典7 合同本『機械学習の炊いたん2』収録の、「エッジで機械学習」記事を公開したものです。内容は2019年9月時点の調査等に基づきます。 最近Raspberry Pi 4の検証結果などをみていると、エッジ、かつCPUでもそれなりの速度で動くケースもみられます。またこの後にM5StickV(K210)などを触りましたが、専用チップも使い所があります。今後、それらの動きもできれば補足したいと思います。 9/12-22に開催された技術書典9では、新刊『機械学習の炊いたん3』を頒布しました。私は、「AIエンジニア、データサイエンテ
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