Android Tensorflow Lite-基准工具-不同的结果

我正在尝试使用with mobilenet模型，并以微秒为单位检查最终的

推断时间

，以比较不同的模型。我面临的问题是，每次跑步的结果都不尽相同。我还在文档中找到了这一部分，它与。它解释了如何在运行基准测试之前设置CPU相关性，以在运行之间获得一致的结果。目前正在使用Redmi Note 4和一个Plus来完成这项工作

请有人解释一下，对于我的实验，我应该设置什么

CPU亲和力

值

我可以在网上或安卓手机上找到不同手机的关联掩码吗

当我增加

--warmup_runs

参数的数量时，得到的结果变化较小。有没有更多的方法可以让我的结果更加一致

Android手机上的后台进程是否会影响我的

推断时间

，是否有办法阻止它们以减少结果的差异

正如文件所建议的，只要你在整个实验中与一个值保持一致，任何值都可以。要考虑的是使用大内核还是小内核（如果你是一个很小的架构），通常两者都可以尝试（它们有不同的缓存大小等）

。

是的，您通常可以在网上找到此信息。请看一个例子。你会想看看你的特定手机，看看它使用的特定CPU，然后谷歌从那里获取更多信息

我已经试过了——热身跑步=2000+并且通常非常稳定。小型号的差异更大一些。对于密集型机型（至少对于特定的设备），您可能希望查看设备是否过热，等等。我没有在中端手机上看到这一点，但听说人们有时会将设备放在凉爽的区域（风扇、冰箱）进行此操作

他们可能会，但这是不可避免的。您最好关闭所有应用程序并断开与internet的连接。我个人还没有看到他们引入太多的差异