MxNet系列——how_to——smart_device

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将深度学习库压缩成一个文件，以便移植到智能设备中

深度学习系统是复杂的，并且常常有些依赖环境。将深度学习库移植到不同的平台上，尤其是智能设备上，是一件十分痛苦的事情。 一个简单的方法是：提供一个轻量级的接口，并以最小依赖将所有需要的代码放到一个文件中。 本章节，我们描述了如何将MXNet源码合并到一个文件中，并在移动设备上演示图像分类。

合并：将整个深度学习系统压缩成一个文件

合并的想法源自SQLite和其它项目（它们将所有源代码打包成一个源文件）。这样一来，你只需编译这一个文件，就能构建深度学习工具。这里简化了向不同平台移植的操作。感谢 Jack Deng，MXNet 提供了一个amalgamation 脚本，它可以基于训练好的模型将所有用于预测的代码压缩成一个 .cc 文件（大约3万行代码）。BLAS库是唯一的依赖环境。

我们已经在去除BLAS依赖的情况下，创建了一个最小版本的单独文件。你可以使用 emscripten 将这个单独文件编译成 JavaScript。

编译后的库可以被其它编程语言使用。.h 文件包含一个轻量级的预测接口。可以非常轻松地将 C语言 的外来函数接口移植到另一种编程语言。例如，在GitHub上浏览下面的例子：

• Go: https://github.com/jdeng/gomxnet
• Java: https://github.com/dmlc/mxnet/tree/master/amalgamation/jni
• Python: https://github.com/dmlc/mxnet/tree/master/amalgamation/python

如果你打算合并自己的深度学习系统，构建项目时仅需要遵守几条指南：

• 最小化第三方依赖库；
• 使用名字空间来 封装 类型和操作符；
• 避免在全局作用域内使用 using namespace xyz；
• 避免重复include依赖。

在移动设备上进行图像识别的例子

有了合并成一个文件的方法，在移动设备（比如安卓和IOS）上部署深度学习系统很简单了。但需要考虑到以下2点：

• 模型应该小到能够适合设备内存。
• 考虑到移动设备相对较低的计算性能，模型的计算量不能太大。

下面一个图像分类的例子。首先说明一下如何获得一个网络模型，从inception网络说起。在ImageNet数据集上，使用多个配备了GTX 980的服务器来训练该网络。生成的网络模型适合设备内存，但是计算量太大了。去除一些网络层之后，结果又变差了。

最后，暂时一个安卓例子，感谢 Leliana，https://github.com/Leliana/WhatsThis 描述了如何在安卓上运行。

通过使用合并的方法，我们能够轻松地，几乎不需要依赖的情况下，将预测库移植到移动设备上。在智能设备上编译深度学习工具不再是一件痛苦的事情，最后只需在目标语言(Java/Swift)中调用C-API函数即可。

除了Inception-BatchNorm网络之外，我们还提供了2个预训练的模型。

我们在 Nexus 5 上测试了我们的网络：

这些模型仅仅用于演示。他们没有专门为移动设备进行微调，还有很大的提升空间。我们相信创造一个轻量级，便携和快速的深度学习库是一件有趣的事情，希望你喜欢使用MXNet。

源代码

https://github.com/Leliana/WhatsThis

下载APK例子

• FastPoorNet

• SubInception