下面列出各大公司使用的CNN庫：

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各主流移動端深度學習框架誕生時間如下：

2017 年 3 月，XMART LABS 在 GitHub 上開源 Bender

2017 年 4 月 19 日，Facebook 在 F8 開發者大會上推出 Caffe2 (已并入 PyTorch)

2017 年 5 月 17 日，在 Google I/O 2017 大會上，移動端深度學習框架 TensorFlow Lite 誕生

2017 年 6 月 6 日，蘋果在 WWDC 大會上推出 Core ML

2017 年 9 月 25 日，百度開源移動端深度學習框架 mobile-deep-learning（MDL）

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支持移動端的 MXNet， Pytorch

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MACE更加穩定和完善。編譯過程和文檔質量雖然相比Tencent的ncnn和FeatherCNN框架復雜，但是只要稍微有點android交叉編譯基礎的工程師，大約2-3小時就能完成demo部署。

由于MACE在編譯過程中需要Android開發板或手機通過USB鏈接Host主機才能正常編譯測試，然而友情借來的RK3399開發板只能通過網絡調試，無法進行評測了，只好選擇高通820開發板作為硬件測試平臺，橫向對比開源框架則選擇圈內最流行的ncnn和性能優異的FeatherCNN，其中CPU端的測試均采用高通兩個820的大核心。

用于測試的模型SqueezeNet_v1.1、MobileNet_v1、ResNet18、VGG16，mace編譯VGG16需要內存太大了，暫時不測試。那就變成了小模型測試了……也算是有一定的指導意義吧，畢竟移動端也不會去部署VGG16……

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作者：圈圈蟲
鏈接：https://www.zhihu.com/question/283022477/answer/433534395

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Reference

1?https://www.cnblogs.com/ivyharding/p/11097017.html

2?https://baijiahao.baidu.com/s?id=1600039959342259966&wfr=spider&for=pc

3?如何看待小米開源移動端 AI 框架 MACE？

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的深度学习模型移植的移动端框架的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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