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我如何在Qualcomm Neural Processing SDK中进行神经网络推理?
大白兔9827
2024-03-28 17:13:03
我如何在Qualcomm Neural Processing SDK中进行神经网络推理?
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weixin_38498942
2024-03-28
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准备模型:首先,您需要准备一个经过训练和优化的神经网络模型。该模型可以使用常见的深度学习框架(如TensorFlow、Caffe等)进行训练,并使用Qualcomm Neural Processing SDK的转换工具将其转换为适用于Qualcomm Snapdragon平台的格式(如SNPE模型格式)。
初始化SDK:在进行推理之前,您需要初始化Qualcomm Neural Processing SDK。这涉及使用SDK提供的API函数创建一个上下文(Context)对象,该对象将用于后续的推理操作。
加载模型:使用SDK提供的API函数,您需要将转换后的模型加载到SDK的上下文中。这将包括指定模型文件的路径、模型的输入和输出节点等信息。
创建输入和输出张量:在进行推理之前,您需要创建与模型输入和输出对应的张量。这可以通过SDK的API函数来完成。输入张量用于存储待推理的图像数据或其他输入数据,输出张量用于接收推理结果。
配置推理选项:Qualcomm Neural Processing SDK提供了一些推理选项,您可以根据需要进行配置。例如,您可以选择使用哪个硬件加速器(如DSP、AI引擎等),设置推理模式(同步或异步),指定输入和输出张量的数据格式等。
执行推理:使用SDK的API函数执行推理操作。您将提供输入张量的数据,并通过调用推理函数触发推理过程。SDK将使用指定的硬件加速器执行推理计算,并将结果存储在输出张量中。
处理推理结果:一旦推理完成,您可以从输出张量中提取结果。根据您的应用需求,您可以对推理结果进行后处理,如解码分类标签、解析关键点坐标等。
清理资源:在推理结束后,记得释放和清理使用的资源,包括关闭上下文对象、释放张量内存等。
snpe-1.50.0.zip
snpe-1.50.0.zip
高通 Linux Gstreamer 用户手册(五)
Qual
com
m
Neural
Processing
SDK
(原称为
Qual
com
m Snapdragon
Neural
Processing
Engine (SNPE))用于运行深度
神经网络
进行
推理
。这些用例描述了使用不同 ML 模型的图像分类、目标检测和图像分割场景。Pipeline
中
使用的深度学习容器 (DLC) 模型随
Qual
com
m
Neural
Processing
SDK
版本一同提供。在运行用例之前,须完成 GStreamer 命令行用例
中
提到的前提条件。
SNPE安装+
Qual
com
m高通AI
神经网络
处理
SDK
部署流程
Qual
com
m高通AI
神经网络
处理
SDK
部署流程 系统要求 我们建议在专用机器上执行以下操作,以更好地了解
SDK
依赖关系: 安装 Ubuntu 18.04 (推荐),例如在虚拟机上。 安装pyenv 执行以下命令
进行
自动安装 curl -L https://github.
com
/pyenv/pyenv-installer/raw/master/bin/pyenv-installer | bash 重启shell生效: exec $SHELL 查看~/.bashrc
中
是否有以下三行,若没有则手
高通AI应用程序开发1:SNPE 概述
模型训练是在流行的深度学习框架上
进行
的(高通®神经处理
SDK
支持PyTorch、TFLite、ONNX和TensorFlow模型。)训练完成后,训练后的模型被转换为DLC文件,可以加载到高通®神经加工
SDK
运行时
中
。调用 snpe-dlc-quant 和 snpe-dlc-graph-prepare(用于向后兼容)将网络模型转换为可由
Qual
com
m®神经处理
SDK
加载的DLC文件。可选地量化DLC文件,以便在Hexagon DSP上运行。使用
Qual
com
m®神经处理
SDK
运行时加载并执行模型。
高通AI应用程序开发0:
SDK
概述
可根据自身对
Qual
com
m 软件的访问权限下载并安装
SDK
。下表提供了已注册用户和未注册用户所需的信息。
Qual
com
m
SDK
提供编译和开发 AI/ML 应用程序、多媒体应用程序和机器人应用程序所需的工具。Note下载某个产品
SDK
时,将会安装该产品
SDK
中
包含的功能
SDK
。
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