使用SNPE,加载snpe-android时报错

国仔饼 2017-10-12 09:45:19
在8976中,执行到这里时,会报错
SNPE.NeuralNetworkBuilder builder = new SNPE.NeuralNetworkBuilder(getApplication());

Revision: '0'
ABI: 'arm'
pid: 24221, tid: 24240, name: Profile Saver >>> com.example.lineartest <<<
signal 11 (SIGSEGV), code 1 (SEGV_MAPERR), fault addr 0xa0
r0 5a8a0dc8 r1 f4106300 r2 00100003 r3 3b9aca00
r4 0000007c r5 f4106300 r6 f2cbe840 r7 00000014
r8 00100003 r9 f4106300 sl 00000094 fp f40ccb58
ip f4106300 sp f2cbe568 lr f3e4c929 pc f3cc799c cpsr 600d0030
d0 0000000000000000 d1 0000000000000000
d2 0000000000000076 d3 0000000000000065
d4 0000000000000000 d5 0000000000000000
d6 0000000000000000 d7 0000000000000000
d8 0000000000000000 d9 0000000000000000
d10 0000000000000000 d11 0000000000000000
d12 0000000000000000 d13 0000000000000000
d14 0000000000000000 d15 0000000000000000
d16 20656c69666f7250 d17 00200065006c0069
d18 f3cbb751f3cbb831 d19 f3cbb8a1f3cbb7c1
d20 ffffffffffffffff d21 0000000000000000
d22 656d72612c613776 d23 0000000000000000
d24 0000004500000045 d25 ffffffe9ffffffe9
d26 0000000000000000 d27 0000000000000000
d28 0000000000000000 d29 0000000000000000
d30 0000000000000000 d31 00000000e7e190c0
scr 80000093

backtrace:
#00 pc 000b599c /system/lib/libart.so (_ZN3art5Mutex13ExclusiveLockEPNS_6ThreadE+23)
#01 pc 0023a925 /system/lib/libart.so (_ZN3art9JavaVMExt19IsWeakGlobalClearedEPNS_6ThreadEPv+16)
#02 pc 00336569 /system/lib/libart.so (_ZNK3art6Thread14IsJWeakClearedEP8_jobject+48)
#03 pc 000fc601 /system/lib/libart.so (_ZN3art11ClassLinker18GetResolvedClassesEb+1044)
#04 pc 0025a211 /system/lib/libart.so (_ZN3art12ProfileSaver38FetchAndCacheResolvedClassesAndMethodsEv+84)
#05 pc 00259fc7 /system/lib/libart.so (_ZN3art12ProfileSaver3RunEv+210)
#06 pc 0025b359 /system/lib/libart.so (_ZN3art12ProfileSaver21RunProfileSaverThreadEPv+52)
#07 pc 00047653 /system/lib/libc.so (_ZL15__pthread_startPv+22)
#08 pc 00019d3d /system/lib/libc.so (__start_thread+6)
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weixin_38498942 2020-02-21
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你用addr2line追踪一下so库的报错原因。
国仔饼 2017-10-12
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改到8998就好了
Snapdragon Neural Processing Engine (SNPE) 是 Qualcomm 提供的一套完整的解决方案,旨在优化和加速神经网络模型在 Qualcomm 骁龙(Snapdragon)移动平台上的运行。SNPE 支持多种神经网络框架,如 TensorFlow、Caffe、ONNX 等,并提供了高效的推理引擎和工具链,帮助开发者在移动设备上实现高性能的人工智能应用。 Snapdragon Neural Processing Engine (SNPE) 是由高通公司(Qualcomm)开发的一套软件开发工具包,其目的在于为开发者提供一系列优化和加速神经网络模型在高通骁龙移动平台上的运行能力。随着人工智能技术在移动设备上的普及和重要性的日益增加,SNPE成为了推动移动AI应用发展的关键工具。 SNPE支持多种流行的深度学习框架,包括但不限于TensorFlow、Caffe以及ONNX(开放神经网络交换格式),这使得开发者能够利用他们已有的模型和知识,将这些模型转换并部署在骁龙处理器上。这样的支持为开发者提供极大的便利,因为它们不必从零开始构建模型,而是可以在现有的成果基础上进行优化和调整。 SNPE的核心组件之一是其高效的推理引擎,推理引擎是深度学习模型执行前向传播计算的部分,它负责处理输入数据并生成预测结果。在移动设备上运行复杂的神经网络模型,高效的推理引擎是至关重要的,因为它能够确保应用运行流畅且电池消耗合理。 此外,SNPE还提供了一系列工具链,这些工具链包括模型转换工具、调试工具和性能分析工具,它们帮助开发者在模型转换、调试和优化等阶段中更有效地工作。例如,模型转换工具可以将特定框架的模型转换为SNPE可以识别和运行的格式,而性能分析工具则允许开发者了解模型在特定硬件上的运行效率,进而作出相应的调整。

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