MACE 是小米开发的移动端深度学习平台，其官方文档提供了安装和开发的步骤.笔者的配置流程如下：
推荐使用Docker配置MACE开发环境．有关于Docker的基础知识可以参考如下教程：
笔者电脑是Ubuntu 16.04系统，安装Docker指令为：
sudo apt install docker.io
因为Docker需要的空间比较大(完整的环境大约有5G)，如果根目录没有足够的空间，可以外接移动硬盘，并使用软链接与根目录Docker路径相连．
以下步骤为挂载硬盘及软链接操作步骤，非MACE安装必须.
/var/lib/docker是原地址（默认Docker镜像存放地址），/media/hu/hu-disk/docker是移动硬盘的新地址．
操作方法：
关闭Docker服务：
service docker stop
将默认的Dokcer目录移动到移动硬盘中：
sudo mv /var/lib/docker /media/hu/hu-disk/docker
设置软链接：
sudo ln -s /media/hu/hu-disk/docker /var/lib/docker
重启Docker服务：
service docker start
参照官网教程，完整镜像大概有5G,根据网速自行选择镜像制作方法：
方法一：直接下载docker镜像：
sudo docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/xiaomimace/mace-dev-lite
方法二：下载MACE源码,手动制作镜像：
sudo docker build -t registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/xiaomimace/mace-dev-lite ./docker/mace-dev-lite
运行Docker(记住加sudo 权限）:
sudo docker run -it --privileged -v /dev/bus/usb:/dev/bus/usb --net=host \
-v /local/path:/container/path \
registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/xiaomimace/mace-dev-lite \
/bin/bash
获取MACE源码：
git clone https://github.com/XiaoMi/mace.git
cd mace
git fetch --all --tags --prune
tag_name=`git describe --abbrev=0 --tags`
git checkout tags/${tag_name}
进入demo所在文件夹：
cd mace/examples/android
查看build.sh脚本：
#!/usr/bin/env bash
set -e -u -o pipefail
pushd ../../../
python tools/converter.py build --config=docs/getting_started/models/demo_app_models.yaml
cp -r builds/mobilenet/include/ mace/examples/android/macelibrary/src/main/cpp/
cp -r builds/mobilenet/lib/ mace/examples/android/macelibrary/src/main/cpp/
popd
./gradlew installAppRelease
因为原始Docker镜像没有配置SDK开发环境，直接运行脚本会报SDK路径错误，因此首先单步执行指令，然后在自己的主机上进行最后的app编译．
set -e -u -o pipefail
pushd ../../../
python tools/converter.py build --config=docs/getting_started/models/demo_app_models.yaml
先下载MobileNet_v1模型：
然后下载MobileNet_v2模型：
构建库：
cp -r builds/mobilenet/include/ mace/examples/android/macelibrary/src/main/cpp/
cp -r builds/mobilenet/lib/ mace/examples/android/macelibrary/src/main/cpp/
安装tree命令，以树形结构打印mace/builds/mobilenet文件目录作为验证：
apt-get install tree
从Docker下载mace文件夹到主机的Ubuntu 16.04系统下，利用主机的SDK环境完成最后的app生成．
首先在主机中打开新终端查看Docker镜像的ID:
sudo docker cp f617db573cd4:/mace /media/hu/hu-disk
其中，f617db573cd4是ID,/mace是镜像中待复制的目录，/media/hu/hu-disk是主机目录．
因为复制操作是在sudo权限下进行的，所以在主机目录下修改文件夹权限：
sudo chmod -R 777 mace
进入android项目的目录，新建local.properties文件，填写主机SDK和NDK路径信息：
## This file must *NOT* be checked into Version Control Systems,
# as it contains information specific to your local configuration.
#
# Location of the SDK. This is only used by Gradle.
# For customization when using a Version Control System, please read the
# header note.
#Sat Jul 07 19:31:12 HKT 2018
ndk.dir=/media/hu/hu-disk/package/android/ndk/android-ndk-r15c
sdk.dir=/media/hu/hu-disk/package/android/Sdk
然后打开终端，执行：
./gradlew installAppRelease
此时，USB口连接的是小米8,通过ADB可以识别设备并将编译后的APP传入手机中(手机需要提前解开BL锁，刷成开发版本以获得root权限，电脑需要安装ADB工具并可以通过USB接口调试手机).
最终得到的demo是名为识物的app,可以选择MobileNet_v1, MobileNet_V2两种网络和CPU，GPU两种原件进行物体识别计算．
| MobileNet_v1+CPU | MobileNet_v1+GPU | MobileNet_v2+CPU | MobileNet_v2+GPU |
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可以看到两种网络利用Mobile GPU的物体识别速度均快于Mobile CPU.