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雷锋网 AI科技评论消息，日前，百度在 GitHub 上开源了移动端深度学习框架 mobile-deep-learning（MDL）的全部代码以及脚本，这项研究旨在让卷积神经网络（CNNC）能更简单和高速的部署在移动端，支持iOS GPU，目前已经在百度APP上有所使用。雷锋网 AI科技评论将GitHub上的具体内容整理如下：
大小：340k+（在arm v7上）
速度：对于 iOS Metal GPU Mobilenet，速度是40ms，对于 Squeezenet，速度是30ms
展示案例
如果想先运行demo或快速使用这个框架，你可以扫下面的二维码安装编译好的apk/ipa文件，不用知道详细的安装细节。
iOS-MobileNet:
Android-Googlenet:
想要了解源码实现可以继续往下看，源码位于examples文件夹里。
执行样例
1、复制项目代码
2、安装apk\ipa文件，或导入到IDE
3、运行
前期准备
android端安装NDK
安装Cmake
Android端 NDK CMake 文件地址：https://developer.android.google.cn/ndk/guides/cmake.html
安装 Protocol Buffers
使用MDL lib步骤
在OSX或Linux上测试：
# mac or linux:
./build.sh mac
cd build/release/x86/build
./mdlTest
使用MDL lib
#android
Copy so file to your project. According to the example of writing your code.
#ios
The example code is your code.
多线程执行
# After a Net instance in MDL is created, you could set its thread numbers for execution like this.
net->set_thread_num(3); # Now MDL is tuned to run in 3 parallel threads.
开发
在android端编译MDL资源
# android:
# prerequisite: install ndk from google
./build.sh android
cd build/release/armv-v7a/build
./deploy_android.sh
adb shell
cd /data/local/tmp
./mdlTest
在iOS端编译MDL资源
# ios:
# prerequisite: install xcode from apple
./build.sh ios
copy ./build/release/ios/build/libmdl-static.a to your iOS project
把caffemodel转换成mdl格式
#Convert model.prototxt and model.caffemodel to model.min.json and data.min.bin that mdl use
./build.sh mac
cd ./build/release/x86/tools/build
# copy your model.prototxt and model.caffemodel to this path
# also need the input data
./caffe2mdl model.prototxt model.caffemodel data
# after this command, model.min.json data.min.bin will be created in current
# some difference step you need to do if you convert caffe model to iOS GPU format
# see this:
open iOS/convert/iOSConvertREADME.md
特征
一键部署，可以通过修改参数在iOS和android端之间转换
iOS GPU上支持运行 MobileNet和Squeezenet模型
在MobileNet、GoogLeNet v1和Squeezenet模型下都很稳定
占用空间极小（4M），不需要依赖第三方的库
支持从32比特float到8比特unit转化
接下来会与与ARM相关的算法团队进行线上线下沟通，优化ARM平台
NEON使用涵盖了所有的卷积、归一化、池化等
利用循环展开，可以让性能更加优化，防止不必要的CPU损失
对于overhead进程，可以转发大量繁重的计算任务
项目地址：https://github.com/baidu/mobile-deep-learning
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