加速EDGE TPU上的多种模型推理

问题描述

我重新训练了resnet50模型,以便在EDGE TPU上重新识别。但是,似乎无法将一批图像提取到EDGE_TPU。

我想出了一种为图像运行多个相同模型的解决方案。

但是,无论如何,有什么方法可以加快对多个模型的模型推断?现在的线程处理速度甚至比单个模型推断还要慢

解决方法

是的,edgetpu的架构师不允许批量处理。您是否尝试过模型流水线? https://coral.ai/docs/edgetpu/pipeline/

不幸的是,目前仅在C ++中可用,但我们希望在第四季度中期将其扩展到python。

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因为批处理推理现在不可用,所以流水线处理是另一个辅助选项。但是,在使用我的模型后,我们可以通过将EDGE_TPU的多个单个输入作为另一个选择来制作假批处理

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