如何启用Halide后端以提高效率

介绍

本教程指导如何使用Halide语言后端在OpenCV深度学习模块中运行模型。Halide是一个开源项目，可以让我们以易于阅读的格式编写图像处理算法，根据特定设备安排计算时间，并以相当高的效率对其进行评估。

要求

LLVM编译器

LLVM编译可能需要很长时间。
从http://releases.llvm.org/4.0.0/llvm-4.0.0.src.tar.xz下载LLVM源代码。打开包装。令llvm_root为源代码的根目录。
创建目录llvm_root / tools / clang
下载与LLVM具有相同版本的Clang。在我们的情况下，它将来自http://releases.llvm.org/4.0.0/cfe-4.0.0.src.tar.xz。将其解压缩到llvm_root / tools / clang中。请注意，它应该是Clang源代码的

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