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  • 移动端深度学习工具对比

    发布:珠海android培训      来源:安卓资讯      时间:2017-06-26

  • 【IT168 评论】近两年,一向对人工智能闭口不谈的苹果也开始搞起了深度学习,随着Core ML的推出,苹果已经开始将深度学习的优势推向移动设备,从而有效延长电池寿命并提高性能。正如某风险投资公司顾问而言:机器学习是一切的基础技术,苹果的Core ML虽然有限,但却表明机器学习将是未来的主流技术。本文,我们就来对比苹果Core ML、谷歌TensorFlow Lite以及国内比较流行的Facebook的Caffe2系列。

    深度学习取决于大量的训练数据。一旦找出了预测模型,需要为机器提供大量的数据,培养机器“理解”数据并对模型进行微调,由于需要大量数据(这会导致计算能力的降低),所以大部分深度学习都是云计算。


    随着Core ML以及智能手机AI专用芯片(如果iPhone 8传言是真的话)的推出,苹果正在将深度学习推向其移动设备。虽然苹果也继续需要在云中提升其机器学习的能力,但将机器学习推向移动设备有着显著优势。

    苹果官方对此是这样回应的:

    Core ML针对移动设备性能进行了优化,最大限度地减少内存占用和功耗。严格按照设备运行确保用户数据隐私,并确保应用程序在网络连接不可用时保持正常的功能和响应。

    据悉,Core ML大概是如下所述这样的:

    开发人员只需将.mlmodel文件放入项目中,Xcode将自动生成Swift或Objective- C包装类,模型具有易用性。同时,Core ML提供了主流框架到该格式的转换工具,比如可以将Caffe模型转换成CoreML的格式。

    反馈回路很快,其开发商Said Ozcan表示,其速度基本可以达到没有任何时间间隔的情况下,用户就可以看到预测结果。

    通过移动端深度学习框架的推出,将不需要在云端拥有一大批的服务器,可以利用现成的移动设备上的数据来训练模型,并逐步改善用户体验,不需要等待被调整的模型与云端之间往返。所有培训数据都将保留在用户的移动设备上,而不必单独更新存储在云端。

    Core ML集中于移动端本地的深度学习,性能更优。


    当然,它也有一些缺点:

    由于它还很新(苹果在WWDC2107大会上推出),Core ML没有为模型培训和联合学习提供任何规定。用户很可能需要自己收集数据,并使用该数据重新训练未来版本。

    谷歌目前已经推荐了联合学习的方式,但苹果并没有。联合学习需要从业者采用新的工具和思维方式来进行模型开发、培训和评估,不需要直接访问或标注原始数据,而通信成本则是其限制因素。

    大部分深度学习包或框架都是开源的,Core ML并未开源。

    不支持云端处理。

    接下来再来看看谷歌的TensorFlow Lite,在Google IO开发者大会上刚一露面,就激起了开发人员的广泛讨论。众多周知,TensorFlow Lite将作为TensorFlow开源项目的一部分,其第一大优势就是开源,该项目将从TensorFlow的支持者中获益;其次,TensorFlow Lite既支持移动设备本地处理,也支持云端处理,既能推理也可训练;TensorFlow Lite利用了新的神经网络API和特定的加速器;TensorFlow已经成为了深度学习领域的主流框架,TensorFlow Lite自然也会传承其成熟的技术。


    TensorFlow的支持者也曾尝试过移动端应用,其官方Github上也提供了有限的Android和iOS支持,不过,适用于移动设备的完整 TensorFlow 库将会使App大小增加20M以上。谷歌可能也因此看到了开发人员对移动端深度学习工具的需求,TensorFlow Lite才得以出现。目前的TensorFlow Lite可能在模型适配和处理速度上还需要进一步优化。

    当然,TensorFlow Lite和Core ML都不是最先出现的移动端深度学习框架,早在此之前,Facebook就发布了一个适用于移动端的深度学习架构CaffeGo,其对技术进行了一定的优化,比如通过使用移动CPU中被称为NEON的功能,可以显著提高运算速度;优化卷积层的数量;调整了处理过程中的空间分辨率,更早地使用pooling层。今年,Facebook发布的Caffe2正式支持移动平台,可以在iOS、Android以及Raspberry Pi上通过短短几行代码来训练和部署轻量化模型。


    通过与众多科技公司合作,Facebook的Caffe2在各个方面都有了不小的进步。与Facebook和谷歌相比,苹果似乎还比较落后。从iCloud、苹果地图再到Siri,苹果似乎一直都在迟到,不知道Core ML的未来如何。

    Amazon Web Services发布Rekognition、Polly和Lex等时,也有很多人会抱怨它太基础。AWS则表示,这些服务的目的就是面向自己的开发人员,希望每一个开发人员都可以轻松地接触到深度学习,而不是为了展现深度学习有多复杂,如何眼压竞争对手。

    所以,无论如何,苹果的Core ML对它的开发人员是有益的,但TensorFlow Lite和Caffe2更适合进阶的开发人员使用。

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