ML Bench para PC
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Última versión: 1.7.0.25
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Actualizada: 2024/04/18
Información
Novedades
Adnroid 12 support
Herramienta de referencia de aprendizaje automático (ML Bench) (Herramienta de referencia de IA)
Modelos soportados:
- MobileNet v1
- MobileNet v2
- Inception v3
- Resnet v2 50
- SSD Mobilenet v1 (detección de objetos)
Tiempo de ejecución admitido:
- Tensorflow Lite
- Tensorflow Mobile
- Android NN
- SNPE (para Qualcomm)
- PyTorth
- TVM
Cómo cargar lateralmente su modelo:
1. Prepare su archivo de modelo (los tipos admitidos son tflite, pytorch, tvm, dlc)
2. En su máquina local, cree el directorio [Nombre del modelo]
3. Copie el archivo de su modelo en el directorio [Nombre del modelo]
4. Cree un archivo llamado meta-data.json en el directorio [Nombre del modelo]
ejemplo de meta-data.json:
{
"xres": 299,
"años": 299,
"profundidad": 3,
"input_type": "flotante",
"output_type": "flotante",
"input_name": "entrada: 0",
"output_name": "InceptionV3 / Predictions / Reshape_1: 0",
"image_mean": 0,
"image_std": 0,
"label_offset": 1
}
* también puede configurar su propia etiqueta, verdad básica y archivos de imagen
{
...
"etiquetas": "my_labels.txt",
"ground_truth": "my_ground_truth.txt",
"image_path": "mi / ruta / a / imágenes",
...
}
5. Inserte el directorio [Nombre del modelo] en su dispositivo usando el siguiente comando
adb push ./[Model Name] / sdcard / Download / MlBenchModels /
Modelos soportados:
- MobileNet v1
- MobileNet v2
- Inception v3
- Resnet v2 50
- SSD Mobilenet v1 (detección de objetos)
Tiempo de ejecución admitido:
- Tensorflow Lite
- Tensorflow Mobile
- Android NN
- SNPE (para Qualcomm)
- PyTorth
- TVM
Cómo cargar lateralmente su modelo:
1. Prepare su archivo de modelo (los tipos admitidos son tflite, pytorch, tvm, dlc)
2. En su máquina local, cree el directorio [Nombre del modelo]
3. Copie el archivo de su modelo en el directorio [Nombre del modelo]
4. Cree un archivo llamado meta-data.json en el directorio [Nombre del modelo]
ejemplo de meta-data.json:
{
"xres": 299,
"años": 299,
"profundidad": 3,
"input_type": "flotante",
"output_type": "flotante",
"input_name": "entrada: 0",
"output_name": "InceptionV3 / Predictions / Reshape_1: 0",
"image_mean": 0,
"image_std": 0,
"label_offset": 1
}
* también puede configurar su propia etiqueta, verdad básica y archivos de imagen
{
...
"etiquetas": "my_labels.txt",
"ground_truth": "my_ground_truth.txt",
"image_path": "mi / ruta / a / imágenes",
...
}
5. Inserte el directorio [Nombre del modelo] en su dispositivo usando el siguiente comando
adb push ./[Model Name] / sdcard / Download / MlBenchModels /
Instrucciones de instalación
Cómo instalarlo ML Bench para PC con BlueStacks
Gracias a BlueStacks podrás ejecutar apps para Android en tu PC. BlueStacks funciona como la clásica interfaz de Android. En lugar de utilizar gestos táctiles, este móvil virtual se controla con el ratón y el teclado.
- En primer lugar, debe instalar el software Bluestacks en su computadora o computadora portátil: descargar BlueStacks
- Después de Bluestacks, ahora debe descargar el archivo APK de ML Bench: haga clic aquí
- Abra la aplicación Bluestacks ya instalada en su PC / Laptop. En la barra de herramientas de la esquina izquierda, encontrará una opción de Agregar APK. Cargue el archivo APK usando la opción en Bluestacks. Haga clic en eso.
- Te preguntará acerca de la ubicación donde guardaste el APK descargado. En mi caso, lo he guardado en el escritorio, así que estoy seleccionando eso.
- Ahora instalará automáticamente la aplicación en Bluestacks. Encontrará el ML Bench en la pestaña de aplicaciones en la pantalla principal de la ventana Bluestacks.
- Ahora, ya está todo listo para usar ML Bench en la PC. Aquí está el ML Bench que se ejecuta con éxito en mi PC después de la instalación y hace clic en la aplicación.
Cómo instalarlo ML Bench para PC con Nox App Player
Nox App Player es un programa para ordenador que se encarga de emular un entorno Android para que el usuario pueda jugar a cualquier juego de la Play Store sin necesidad de utilizar un dispositivo móvil. Resulta muy útil para aquellos usuarios que disponen de un dispositivo desfasado o que prefieren aprovechar la potencia de su ordenador en los mejores juegos de Android.
- En primer lugar, debe descargar el reproductor de la aplicación Nox - https://es.bignox.com/, haga clic en el software para comenzar la instalación en su computadora / computadora portátil.
- Ahora, descargue el archivo APK de aquí.
- Después de la instalación, abra el reproductor de NOX. En la esquina derecha de la caja de herramientas, encontrará una opción de 'Agregar APK'. Haga clic en esa opción.
- Seleccione No volver a mostrar y haga clic en Sé.
- Debes elegir el APK de la ubicación descargada. Como lo guardé en el escritorio, elijo desde allí. (Si su archivo descargado está en el área de Descargas, seleccione .APK desde allí)
- Nox instalará automáticamente la aplicación. Ábrelo desde la pantalla de inicio del reproductor de la aplicación Nox.
- Luego se le preguntará si desea cambiar su ubicación de 'Mundial' a cualquier ubicación en particular. Inicialmente, elija la opción Más tarde.
- Ahora, está listo para usar la aplicación con algunos enlaces de sitios web preexistentes integrados en la aplicación.
- Nota: Use ESCAPE para regresar a la pantalla de inicio o puede usar los símbolos para operar ML Bench en PC NOX app player.
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