前言

深度学习不不仅仅是理论创新，更重要的是应用于工程实际。

关于深度学习人工智能落地，已经有有很多的解决方案，不论是电脑端、手机端还是嵌入式端，将已经训练好的神经网络权重在各个平台跑起来，应用起来才是最实在的。

(caffe2-ios:https://github.com/KleinYuan/Caffe2-iOS)

这里简单谈谈就在2018年我们一般深度学习落地的近况。

Opencv

Opencv相比大家都比较了解，很流行很火的开源图像处理库，人工智能深度学习大伙，Opencv自然不能落下。早在去年Opencv开始加入Dnn模块，并且一直更新，但是有点需要注意，Opencv的深度学习模块是用来inference推断而不是用来训练的。

为什么，因为现在已经存在很多优秀的深度学习框架了(TensorFlow、Pytorch)，Opencv只需要管好可以读取训练好的权重模型进行推断就足够了。

(opencv-4.0.0已经发布)

自己试着跑了一下Opencv版的yolov3，利用yolo官方训练好的权重，读取权重并且利用Opencv的前向网络运行——速度还可以，在i5-7400 CPU上推断用了600+ms。

而我用2017版MacBookPro-2.3GHz版本的CPU(i5-7260u)则跑了500ms。要知道这是完全版本的yolo-v3。如果进一步优化的话，在稍微好点的CPU端是可以跑到10fps！

另外在learnopencv相关文章中，也有详尽的评测：

在6核12线程的CPU中可以跑到200ms，速度相当快了，而且优化的空间还是有的。

为什么Opencv版的比Darknet版的速度快那么多，是因为Opencv的Cpu端的op编写过程中利用了CPU-MKL等很多优化库，针对英特尔有着很好的优化，充分利用了多线程的优势(多线程很重要，并行计算比串行计算快很多)。

当然这些优化还不是尽头，Opencv也在一直更新：

Opencv可以作为一个不错的落地的深度学习推断平台，只要安装好Opencv，就可以跑深度学习代码了，不需要安装其他深度学习框架了。但是有点需要注意，Opencv最好的实践是CPU端，GPU端Opencv对cuda的支持不是很好，Opencv只有利用OpenCL支持GPU，但速度没有cuda库快。

Pytorch-v1.0

Pytorch-v1.0的预览版已经发布了，正式版应该是在国庆节的第一天发布。

但我们在观察Pytorch的1.0文档中已经可以熟知，为什么Pytorch-v1.0称为从研究到生产：

最重要的三点：

• 分布式应用
• ONNX的完全支持
• 利用C++部署生成环境

简单谈谈第三个要点，看了官方的说明文档，Pytorch也做了类似于Opencv工作，新的Pytorch支持直接应用Pytorch的C++部分从而编译可以单独执行Pytorch的推断部分而不需要安装所有Pytorch的组件。

近期会测试一下Pytorh和Opencv相比在Cpu端的速度，看看哪个对CPU端的优化更好些。

IOS、安卓

IOS最大的看点就是：Iphone最新出来的A12仿生处理器！

5W亿次每秒运行速度，跟专业显卡比起来可能不算什么，但是在手机端，意思可想而知。

只是不知道具体的速度如何，跑Yolo的话可不可以实时，期待之后的测评吧。

不过在HomeCourt这款APP中(中国目前还不可以使用)，凭借A12强大的性能，貌似可以实时追踪人体骨架。还是很值得期待的。

至于安卓端，因为华为的芯片还没有具体公布，目前在移动端上的神经网络框架大部分是用CPU跑。

速度快慢就看在arm端的优化如何了。

比较流行的两个框架是ncnn(主要是cpu)和mace(也支持Gpu)。都在发展阶段，前者出世1年左右，后者出世半年不到。

也期待一下吧！

后记

深度学习落地，最繁琐的莫过于配置各种环境，希望之后各大深度学习框架能够在落地这块加大投入，实现快速方便地部署吧！

配一张Openpose的配置信息：

(OpenPose中对Windows的要求较为苛刻)

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