#码力全开·技术π对# TensorFlow Lite模型在Android端推理速度慢,如何优化?​

#码力全开·技术π对# TensorFlow Lite模型在Android端推理速度慢,如何优化?​

使用TFLite部署图像分类模型时,CPU推理帧率不足。是否应启用GPU/Delegate(如XNNPACK)?或需量化模型权重?

TensorFlow
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2025-05-17 00:09:36
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Jimaks
Jimaks
  1. 启用XNNPACK加速库:在Android端启用TFLite的XNNPACK Delegate,可显著提升CPU推理速度。
  2. 使用GPU Delegate:若设备支持OpenCL或Vulkan,启用GPU Delegate能大幅提升并行计算能力。
  3. 模型量化:采用8位整型量化(INT8),减少计算量和内存占用,显著提升帧率。
  4. 优化输入预处理:尽量使用​​ByteBuffer​​作为输入格式,避免多余的数据转换。

综合以上方法,优先尝试XNNPACK + 输入量化,必要时结合GPU Delegate以获得最佳性能。

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2025-05-26 08:24:20
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