caffe能否移植到arm平台( 八 )
I0406 10:54:27.313371 722 net.cpp:255] Network initialization done.
I0406 10:54:27.314100 722 solver.cpp:56] Solver scaffolding done.
I0406 10:54:27.314471 722 caffe.cpp:248] Starting Optimization
I0406 10:54:27.314553 722 solver.cpp:273] Solving LeNet
I0406 10:54:27.314610 722 solver.cpp:274] Learning Rate Policy: inv
I0406 10:54:27.321142 722 solver.cpp:331] Iteration 0, Testing net (#0)
*** Aborted at 1491504867 (unix time) try "date -d @1491504867" if you are using GNU date ***
PC: @ 0xb6ea7c54 (unknown)
Segmentation fault
■网友
试试: solrex/caffe-mobileOptimized (for size and speed) Caffe lib for iOS and Android with demo APP.
■网友
可以直接使用ACL（ARM compute library)版本的caffe，在ARM处理器上直接跑。https://github.com/OAID/caffeOnACL
■网友
caffe和caffe2都可以在arm上面移植，这里有两篇关于海思3516移植的博客。
HI3516D之Caffe移植
HI3516D之Caffe2移植
■网友
瑞芯微的rt3399上面跑的faster rcnn
有时间统计，其实单独测试过Openblas，cpu算力不算差，但是ddr太差了，比pc差了4倍多
用一个全连接层测试Openblas，速度也正好比pc慢4.5倍，可见IO才是限制速度的瓶颈，
而GPU 比PC快3~10倍(根据网络消耗内存大小速度不一样)其实也是IO瓶颈的突破
■网友
在tx1/2上跑caffe，tensorflow都没问题啊
■网友
能，可以关注下 ARMNN： Machine Learning | Arm NN SDK – Arm Developer
支持caffe和TF
■网友
可以。有非官方的caffe android版本。我们一直在用。
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