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使用 Task Library 进行 GPU 加速委托
使用图形处理单元 (GPU) 运行机器学习 (ML) 模型可以显著提高支持机器学习的应用的性能和用户体验。在 Android 设备上,您可以使用委托和以下 API 之一启用模型的 GPU 加速执行:
本页介绍了如何在 Android 应用中使用 Task Library 为 TensorFlow Lite 模型启用 GPU 加速。有关将 GPU 委托用于 TensorFlow Lite 的更多信息,包括最佳做法和高级技术,请参阅 GPU 委托页面。
将 GPU 与 Google Play 服务中的 TensorFlow Lite 一起使用
TensorFlow Lite Task Library 提供了一组用于构建机器学习应用的任务特定 API。本部分介绍如何通过 Google Play 服务中的 TensorFlow Lite 将 GPU 加速器委托与这些 API 结合使用。
Google Play 服务中的 TensorFlow Lite 是在 Android 上使用 TensorFlow Lite 的推荐途径。如果您的应用面向未运行 Google Play 的设备,请参阅通过 Task Library 将 GPU 与独立版 TensorFlow Lite 一起使用部分。
添加项目依赖项
要使用 Google Play 服务通过 TensorFlow Lite Task Library 启用对 GPU 委托的访问,请将 com.google.android.gms:play-services-tflite-gpu
添加到应用的 build.gradle
文件的依赖项中:
启用 GPU 加速
然后,使用 TfLiteGpu
类异步验证设备是否支持 GPU 委托,并使用 BaseOptions
类为您的 Task API 模型类启用 GPU 委托选项。例如,您可以在 ObjectDetector
中设置 GPU,如以下代码示例所示:
Kotlin
val useGpuTask = TfLiteGpu.isGpuDelegateAvailable(context)
Task<Boolean> useGpuTask = TfLiteGpu.isGpuDelegateAvailable(context); Task<ObjectDetectorOptions> optionsTask = useGpuTask.continueWith({ task -> BaseOptions baseOptionsBuilder = BaseOptions.builder(); if (task.getResult()) { baseOptionsBuilder.useGpu(); } return ObjectDetectorOptions.builder() .setBaseOptions(baseOptionsBuilder.build()) .setMaxResults(1) .build() });
将 GPU 与独立版 TensorFlow Lite 一起使用{:#standalone}
如果您的应用面向未运行 Google Play 的设备,则可以将 GPU 委托捆绑到您的应用并将其与独立版 TensorFlow Lite 一起使用。
添加项目依赖项
要使用独立版 TensorFlow Lite 通过 TensorFlow Lite Task Library 启用对 GPU 委托的访问,请将 org.tensorflow:tensorflow-lite-gpu-delegate-plugin
添加到应用的 build.gradle
文件的依赖项中:
启用 GPU 加速
然后,使用 BaseOptions
类为您的 Task API 模型类启用 GPU 委托选项。例如,您可以在 ObjectDetector
中设置 GPU,如以下代码示例所示:
Kotlin
import org.tensorflow.lite.task.core.BaseOptions import org.tensorflow.lite.task.gms.vision.detector.ObjectDetector
import org.tensorflow.lite.task.core.BaseOptions import org.tensorflow.lite.task.gms.vision.detector.ObjectDetector BaseOptions baseOptions = BaseOptions.builder().useGpu().build(); ObjectDetectorOptions options = ObjectDetectorOptions.builder() .setBaseOptions(baseOptions) .setMaxResults(1) .build(); val objectDetector = ObjectDetector.createFromFileAndOptions( context, model, options);