为什么要使用delegate

• delegate是什么意思？

性能优化的方法：

1. 量化
2. 剪枝
3. 权重聚集
4. 利用硬件加速器

其中，当我们使用硬件加速器的时候，可以获得相应硬件的特性，提高性能，降低功耗。但是硬件加速器有很多种，究竟该用哪一种，这么多种该如何管理。

怀揣着管理和维护加速委托的目的，这个时候delegate就应运而生。 本质是一种OP的实现管理机制。

如果说GPU的kenel， CPU的kenel，DSP的kenerl都实现了ADD这个OP，但是真正运行的实际，到底采用哪个硬件的的OP呢？

delegate就可以进行选择，在一个比如我有一个新硬件NPU，哪NPU实现的OP又该如何注册呢？这个时候还是delegate。

如何使用delegate

说到这里的话，其实直接看官网的文档是最好的，这里列举二个官网源代码中的例子来说明。

TfLiteContext 一个接口，连接tflit delegate运行时的。

• 简单举例说明delegate工作原理

假设delegate 仅支持add op，在运行该模型的时候，run time的分割算法，会将node拆分成二个集合。一个是delegate，另一个则不是delegate。

1. 理由1:deletae
2. 理由2:

之后：

目前官网都有哪些delegate

硬件加速器的抽象层：NNAPI（Android）

如何决定是否使用delegate

参考资料

【GITHUB】TensorFlow Lite C++ image classification demo

【DOC】TFLITE Delegate document

【DOC】TensorFlow Lite 委托

Delefate YouTobe

YouTube TFLITE delegate