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我正在尝试在运行 Android 9 的 Android 设备上使用新的 Google 机器学习 sdk ML Kit。来自官方网站：

ML Kit 将 Google 的 ML 技术（例如 Google Cloud Vision API、TensorFlow Lite 和 Android 神经网络 API）整合到一个 SDK 中，从而可以轻松地将 ML 技术应用到您的应用程序中。无论您需要基于云的处理能力、移动优化的设备上模型的实时功能，还是自定义 TensorFlow Lite 模型的灵活性，ML Kit 只需几行代码即可实现。

我认为这意味着在至少具有 Android 8.1 的设备上（根据 nnapi 的文档），SDK 可以使用 NNAPI。但是，当我在装有 Android 7.1（不支持 nnapi）的设备上运行相同的应用程序时，我获得了与使用 Android 9（理论上是 NNAPI）的设备相同的性能。我如何将 ML Kit 与 NNAPI 一起使用？我做错了什么？链接到 mlkit 的文档：https ://firebase.google.com/docs/ml-kit/

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根据这篇 2018 年 10 月的论文：AI Benchmark: Running Deep Neural Networks on Android Smartphones，当没有特定硬件和/或驱动程序可用时，NNAPI 默认为 CPU 路径。在论文的最后，它指出许多设备存在实施问题。

由于该论文的作者包括来自高通、ARM、华为、联发科和苏黎世联邦理工学院的代表，它可能是对 Android 机器学习状态最全面的概述。

2019 年 1 月，谷歌在开发者预览版中发布了具有 GPU 加速功能的 TensorFlow Lite，这将解决论文中提出的一些问题。

2020 年 7 月更新：

研究人员有一个网站：http ://ai-benchmark.com/

并在 2019 年 10 月更新了他们的论文： AI Benchmark: All About Deep Learning on Smartphones in 2019

于 2019-02-06T17:01:48.967 回答