[原创] 加快TensorFlow在树莓派上的执行速度——服务常驻内存

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本文软硬件环境:
树莓派:3代 Model B V1.2,内存1GB
OS:Arch Linux ARM

上一篇文章中,我尝试了加快TensorFlow预测速度的一个方法——模型“预热”,实验证明它非常有效,但那仍然没有解决一个问题:每次运行程序,都要加载一次模型,然后预热N次,这个过程非常耗时,因此减少这部分时间也是非常关键的。把TensorFlow做成一个常驻内存的服务就可以解决这个问题。… Read More

[原创] 加快TensorFlow在树莓派上的执行速度——模型预热

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本文软硬件环境:
树莓派:3代 Model B V1.2,内存1GB
OS:Arch Linux ARM

上一篇文章中,我写了在树莓派上用TensorFlow做的一个深度学习(图像识别)实验,但正如文中所说,50秒执行一次预测的实用性为0。因此,有必要采取一些措施来加快TensorFlow的执行速度,其中一个可行的方法就是“预热”(warm-up),把TensorFlow移植到树莓派上的作者Sam Abrahams已经比较详细地在GitHub上列出了性能测试的结果。依照作者的描述,我也测试了一下,看看那悲催的50秒时间能减少到多少秒。… Read More