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加快神經網絡模型在硬件計算平臺的計算速度主要有：

修改神經網絡模型

降低權重精度 通過權重剪枝

加快框架的執行時間

優化矩陣之間的乘法（GEMM）類的通用計算 如NNPACK 將網絡模型和權重配置轉換成針對目標平臺的代碼，并對代碼進行優化，如TensorRT,CaffePresso

網絡模型參數剪枝的文章：

Sqeezenet 是一種參數壓縮的方式, 模型小了很多, 但是計算沒有減少太多.
paper: http://arxiv.org/abs/1602.07360
github: https://github.com/DeepScale/SqueezeNet

關于嵌入式運行功耗的文章

為嵌入式提供一些思路，內存，參數，網絡結構方面的

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的嵌入式深度学习运用的思路的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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