Announcing Larq Compute Engine v0.1 Optimized BNN inference for edge devices

@Vengineerの戯言 : Twitter
SystemVerilogの世界へようこそ、すべては、SystemC v0.9公開から始まった 

このツイートで知った TensorFlow Lite の BNN 版？

We’re releasing a new open-source project today! 🎉

Larq Compute Engine is our solution for deploying Binarized Neural Networks to mobile and edge devices, with both an MLIR-based model converter and an inference engine integrated with @TensorFlow Lite: https://t.co/sCFkVXkafF

— Plumerai (@PlumeraiHQ) 2020年2月17日

 github にいろいろとアップされています。

github.com

Larq is an open-source deep learning library for training neural networks with extremely low precision weights and activations, such as Binarized Neural Networks (BNNs).

 とありますね。

ドキュメントは、こちら。

Keras から使えるようです。

model = tf.keras.models.Sequential([
     tf.keras.layers.Flatten(),
     larq.layers.QuantDense(512,
                                             kernel_quantizer="ste_sign",
                                             kernel_constraint="weight_clip"),
    larq.layers.QuantDense(10,
                                            input_quantizer="ste_sign",
                                            kernel_quantizer="ste_sign",
                                            kernel_constraint="weight_clip",
                                           activation="softmax")])

 量子化に関する説明もありますね。モデルの作り方 と 学習方法 もあります。

モデル もいろいろありますよ。