У меня есть задача выполнить регрессионное обучение на целевой плате (процессор ARM Cortex A53).
Я выполнил задачи извлечения данных и функций.
Теперь я анализирую производительность различных алгоритмов обучения (GRU и LSTM) в тензорном потоке.
Однако, меня беспокоит то, что не все модели имеют программную поддержку для развертывания на целевой плате. Основываясь на своих исследованиях, я обнаружил нижеприведенную картинку, изображающую способы сделать это.
Из библиотек программного обеспечения я обнаружил, что только ARM NN на вершиной ARM Compute Library (ACL) является путь к go.
Хотя ACL имеет определения функций, необходимые для определения базовых c LSTM. В своем описании ACL указывает, что он поддерживает только модели SVM (двоичная классификация) и CNN.
Кто-нибудь успешно развернул модели GRU / LSTM / Random Forest на процессоре "ARM-Cortex A"?
Заранее спасибо