SNPE1.7 crash问题

xinyu391 2018-08-10 09:19:20

在使用SNPE1.7 sdk 集成识别模型，
只要代码中有下面这行代码“zdl::DlSystem::Version_t Version = zdl::SNPE::SNPEFactory::getLibraryVersion();”
在linux pc上测试，程序运行结束前，就出现crash ：free(): invalid pointer
感觉像是sdk的bug

...全文

2082 回复打赏收藏转发到动态举报

写回复

回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

weixin_38498942 2019-04-10

打赏
举报

回复

可以看下获取到的Version是否为空以及这个Version在哪里有被使用过，追踪下代码逻辑，看能不能找到问题，sdk应该不会有问题。

snpe-1.50.0.zip

高通snpe安装包直接下载即可安装

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时，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。

Neighbourhood Preserving Embedding 是一种基于流形的子空间方法。文件中包含原始的NPE算法和3种改进的有监督NPE算法，经过试验，有监督的识别算法优于原始算法。

snpe-码头工人 Docker容器和帮助程序为snx模型转换和基准测试构建snpe 1.47。大多数示例都假定您正在使用视觉模型，但是它们仍然可以帮助您完成当前的任务。构建Docker容器首先下载并将其放置在该项目的根目录中，然后使用snpe环境构建并运行docker，请运行以下命令： $ git clone https://github.com/4knahs/snpe-docker.git $ cd snpe-docker $ # Download snpe 1.47 and place in this folder $ docker build -t snpe . 要获得bash外壳，只需执行以下操作： docker run -v " $( pwd ) " /mount:/mnt/files --privileged -v /dev/bus/usb:/dev/bus/u

高通开发者论坛

4,654

社区成员

5,842

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

人工智能物联网机器学习技术论坛（原bbs）北京·东城区

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章