之前做的一个图像分类项目，中间踩过很多坑，也学了很多东西，在这里写个简单的memo，也供后来人参考。
持续更新中：
- 需求：实现移动端本地的图像分类，准确率、性能在可接受的范围内，不依赖服务端交互
- 模型选择：mobilenet_224*224_1.0的非量化/float版本
- 模型迁移训练：tensorflow
- 转换为移动端可执行的模型文件：.tflite格式 or 其他格式
- 移动端前馈网络实现方案选择与对比：
- tensorflowlite
- snpe
- Arm Compute Library编译、接入及源码阅读
- 自己用shader实现前馈网络