SNPE

高通modem架构_高通神经网络处理引擎SNPE分析与评测

骁龙（SnapDragon）神经处理引擎（SNPE）是一个针对高通骁龙加速深层神经网络的运行时软件，高通在CSDN和其官网都提供了下载。

weixin_39811036·2025-02-03 20:18

高通平台开发系列讲解（AI篇）SNPE工作流程介绍

文章目录一、转换网络模型二、量化2.1、选择量化或非量化模型2.2、使用离线TensorFlow或Caffe模型2.3、使用非量化DLC初始化SNPE2.4、使用量化DLC初始化SNPE三、准备输入数据四

内核笔记·2023-12-18 17:07

高通SNPE SDK环境配置

weixin_38498942·2023-11-20 20:56

深度学习---算法岗面试题

参考回答：开源的有：小米的MACE，骁龙的SNPE，腾讯的FeatherCNN和ncnn

勇敢牛牛@·2023-11-14 04:44

yolov8 snpe Converter does not support ‘expand‘ op type

目录Converterdoesnotsupport'expand'optype后来发现分辨率一旦固定，anchors也就固定了，提前生成anchors，后面调用就行了

AI视觉网奇·2023-10-06 05:00

yolov8 snpe Dynamic value for tensor name: 769, is not supported.

File"/data3/wangxin/src/snpe-1.67.0.3862/lib/python/qti/aisw/converters/onnx/onnx_translations.py",line67

AI视觉网奇·2023-10-06 05:58

高通SNPE - OpenCL简介（4）

AdrenoOpenCL应用程序开发本文章将要简要讨论AdrenoOpenCL应用程序的一些基本要求开发，然后介绍如何调试和分析应用程序。Android上的OpenCL应用程序开发目前，AdrenoGPU主要在Android操作系统（OS）和更高版本上支持OpenCL。选择Linux系统。要开发与OpenCL一起运行的Android应用，开发人员需要获得熟悉Android软件开发套件（SDK）和本

weixin_38498942·2023-10-04 19:09

高通SNPE - 基准测试概述（4）

MobilenetSSD基准测试SNPESDK支持Tensorflow版本和Caffe版本的MobilenetSSD模型。有关更多详细信息，请参见使用MobilenetSSD。对MobilenetSSD进行基准测试需要对基准JSON配置文件以及数据输入列表进行一些补充。请遵循基准测试概述，以熟悉基准测试工具。我们假定您在以下示例文件中创建：/tmp/mobilenetssd.dlc-转换后的神经网

weixin_38498942·2023-10-04 19:39

SNPE MaxPerGPUSize 注意事项

SNPE根据不同的硬件设备支持的GPU每层卷积运算的能力不同，具体如下：A330平台：8192A430,A530平台：16384H或者W乘以通道数不能大于上面的上限，如51251232size的featuremap

SrCMpunk·2023-10-04 18:37

SNPE教程2-量化

自由程·2023-10-04 18:07

SNPE 模型量化实战

一.SNPE模型部署的整体流程大致步骤：训练模型->模型转.dlc->模型量化->验证量化结果->模型部署二.安装SNPE环境(docker安装)1.docker登录dockerlogincr.d.xiaomi.net-uorg

CV-deeplearning·2023-10-04 18:36

snpe报错 Invalid Slice inputs 4, only constant inputs supported

目录Slice切片snpe报错NodeSlice_37:ERROR_SLICE_DYNAMIC_INPUTS:InvalidSliceinputs164,onlyconstantinputssupported

AI视觉网奇·2023-10-04 18:34

TensorFlow Lite源码解析之一

对于高通SNPE这种面向多种框架导出的不同格式的模型的推理引擎，有必要将不同格式的模型统一

SunnyZhou1024·2023-09-21 11:50

yolov5 snpe量化笔记

batchsizeonnx作用：pth数据格式是nchwsnpe数据格式是nhwconnx中介是因为onnx导出nxhxwxcgithub地址：https://github.com/gesanqiu/SNPE_Tutorial

AI视觉网奇·2023-08-05 10:42

使用python3.6编译caffe

一、前言使用snpe转换模型，调用的是python3系统是ubuntu18.04二、安装python3.6使用anaconda安装python3.6和requirements.txt中的依赖（不用写版本号

刀么克瑟拉莫·2023-07-24 22:16

边缘计算：万字长文详解高通SNPE inception_v3安卓端DSP推理加速实战

本文是在以下文章的基础上编写，关于SNPE环境部署和服务器端推理可以参考上一篇文章：边缘计算：万字长文详解高通SNPEinception_v3推理实战_seaside2003的博客-CSDN博客本文最/

seaside2003·2023-06-15 03:56

边缘计算：万字长文详解高通SNPE inception_v3推理实战

本文主要讲解利用高通SNPE进行神经网络推理，主要参考：上手SNPE－推理inception_v3-知乎文中是容器做的，在conda环境下做一样的，没问题，已跑通。

seaside2003·2023-06-15 03:55

DetectX 深度学习模型Android部署 - NanoDetPlus + NCNN

需求背景使用流行的NCNN,DNN，MNN，SNPE，torch_c++等框架将主流的Yolo，Nanodet，MobileSSD等模型部署到Android设备上。

jian_cheng_90·2023-01-16 00:06

SNPE教程3 - 在手机上部署运行

写在前面手机部署和推理参考：https://developer.qualcomm.com/sites/default/files/docs/snpe/tutorial_inceptionv3.html运行命令

自由程·2022-12-06 15:00

高通平台开发系列讲解（AI篇）如何让MTCNN运行在SNPE

文章目录一、使用到的工具二、环境配置2.1、Snpe的环境配置2.2、opencv的环境配置2.3、caffe的环境配置三、MTCNN网络组成四、基于SNPE运行MTCNN沉淀、分享、成长，让自己和他人都能有所收获

内核笔记·2022-12-06 14:56

高通SNPE

DLContainerLoader:SNPE使用后缀为dlc的模型文件，提供了模型load函数。ModelValidation:检查输入模型与所选择的运行后端是否合法。

平丘月初·2022-12-06 13:39

高通SNPE开发环境搭建（一）

高通SNPE开发环境搭建（一）1概述2构建Python环境2.1安装pyenv2.2安装python版本2.3安装ANACONDA3SNPESDKSetup3.1下载SDK3.2SNPESDK文件结构3.3

weixin_38498942·2022-12-06 13:39

高通SNPE开发环境搭建（二）

高通SNPE开发环境搭建（二）4安装TensorFlow和Caffe4.1安装TensorFlow4.2安装Caffe4安装TensorFlow和Caffe4.1安装TensorFlow可能需要设置代理

weixin_38498942·2022-12-06 13:39

基于snpe-1.60.0_3313在骁龙865的开发板上测试yolov5（6.1）

1、下载yolov5（6.1）版本的代码以及模型（以下以yolov5n进行文档编写）https://github.com/ultralytics/yolov5/releases根据requirements.txt配置环境，配置完成后，调用export.py将L、M、N、S、X分别导出onnx模型，脚本具体配置如下：defparse_opt():parser=argparse.ArgumentPar

lindsayshuo·2022-12-06 13:39

【环境配置】Ubuntu18.04配置高通骁龙神经处理引擎（SNPE）

需求需要使用高通骁龙神经处理引擎（SNPE）进行手机App的开发，这是一个充分利用高通处理器并行计算能力的框架，旨在通过高通骁龙移动平台丰富的计算资源，为开发者提供更快的神经网络推理。

陈成不姓丞·2022-12-06 13:38

【嵌入式AI】高通SNPE之神坑警告

https://developer.qualcomm.com/software/qualcomm-neural-processing-sdk以下吐槽全部基于当前时间段（2019.07～2019.08）下载的snpe

phdsky·2022-12-06 13:08

高通骁龙snpe 编译配置运行

文章目录硬件准备安装1编译caffe准备修改编译选项编译运行2安装python3.5+tensorflow安装miniconda更换conda源安装python3.5虚拟环境3配置snpe的环境运行1.

三川小哥知乎·2022-12-06 13:08

美国高通 Snapdragon Neural Processing Engine SDK （SNPE）系列（1）：用户自定义层JNI实现

blog.csdn.net/guvcolie/article/details/77937786SnapdragonNeuralProcessingEngineSDK是美国高通公司出品的神经网络处理引擎（SNPE

SongEsther·2022-12-06 13:38

在高通平台的cpu/gpu/dsp/npu上运行神经网络模型

为了能在高通的gpu/dsp上运行神经网络，高通提供了一套sdk:https://developer.qualcomm.com/docs/snpe/overview.html通过这套sdk,可以把caffe

The Goat·2022-12-06 13:38

高通平台开发系列讲解（AI篇）如何让yolov5运行在SNPE

文章目录一、模型下载二、模型转换三、模型量化四、后处理加速沉淀、分享、成长，让自己和他人都能有所收获！本篇章主要介绍高通平台SNPESDK运行yolov5。一、模型下载首先去git上下载yolov5s的代码和模型https://github.com/ultralytics/yolov5二、模型转换采用pycharm打开源码，将其中的pt转成onnx,在转换模型的时候，可以甚至模型的输入参数

内核笔记·2022-12-06 13:38

SNPE（7）1.62.0-支持骁龙8Gen1平台

SNPE更新到了v1.62.0,最大的改动是开始支持骁龙8Gen1平台，解决HTP模型兼容性问题。

组委会·2022-11-23 17:00

SNPE安装+Qualcomm高通AI神经网络处理SDK部署流程

Qualcomm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 Ubuntu18.04（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-Lhttps://github.com/pyenv/pyenv-installer/raw/master/bin/pyenv-installer|bash重启shell生效:ex

小刘鸭！·2022-11-23 17:26

高通SNPE SDK介绍 (1)

一、简介Qualcomm®Snapdragon™移动平台具有广泛的异构计算功能，这些功能经过精心设计，可以在设备上运行经过训练的神经网络，而无需连接到云。用于人工智能（AI）的Qualcomm®神经处理SDK旨在帮助开发人员在Snapdragon移动平台（无论是CPU，GPU还是DSP）上运行经过Caffe/Caffe2，ONNX或TensorFlow训练的一个或多个神经网络模型。它通过提供用于模

weixin_38498942·2022-11-23 16:51

调用高通骁龙snpe神经网络分别跑在不同的核上代码的详细过程

####写的比较随便勿喷谢谢test的代码:github：https://github.com/LiYangDoYourself/c-_Snpe1下载snpe的sdk地址:[snpe下载地址](https

qq798446835·2022-11-23 16:12

[SNPE]pb文件转dlc的一些问题

人工神经网络在AI中具有举足轻重的地位，除了找到最好的神经网络模型和训练数据集之外，人工神经网络的另一个挑战是如何在嵌入式设备上实现它，同时优化性能和功率效率。使用云计算并不总是一个选项，尤其是当设备没有连接的时候。在这种情况下，需要一个能够实时进行信号预处理和执行神经网络的平台，需要最低功耗，尤其是在一个电池设备上运行的时候。通过使用不同的工具(如python脚本)，可以训练一个数据格式的网络(

LYROOO·2022-11-23 16:06

高通平台开发系列讲解（AI篇）高通神经网络处理引擎 SNPE SDK架构

文章目录一、SNPE开发环境二、SNPESDK文件结构三、SNPE架构四、SNPE运行特性沉淀、分享、成长，让自己和他人都能有所收获！本篇章主要介绍高通平台SNPESDK。

内核笔记·2022-11-23 16:04

神经网络量化入门--量化感知训练

后训练量化虽然操作简单，并且大部分推理框架都提供了这类离线量化算法(如tensorrt、ncnn，SNPE等)，但有时候这种方法并不能保证足够的精度，因此本文介绍另一种比后训练量化更有效地量化方法——量化感知训练

AI小男孩·2022-11-22 06:08

重点已划好！OpenMMLab 7 月动态一览

MMSelfSup支持MAE重建图像可视化MMDetection3D支持了ECCV2022最新LiDAR-based室内场景3D检测器FCAF3DMMOCR新增支持ArT数据集MMDeploy支持了高通SNPE

OpenMMLab·2022-11-20 11:34

pytorch模型转换问题记录

yuanlulu·2022-08-18 08:23

SNPE 教程 - 基本用法整理 (0)

1.createinput由于接收的是tensor，所以需要将图转化为tensor作为输入：//将单通道转化为float数组privatefloat[]convertBitmapToByteBuffer(Bitmapbitmap){privateint[]intValues=newint[IMAGE_WIDTH*IMAGE_HEIGHT];intlengthValues=IMAGE_WIDTH*I

chengjian666·2022-02-20 18:50

深度学习之算法岗面试题（一）

参考回答：开源的有：小米的MACE，骁龙的SNPE，腾讯的FeatherCNN和ncnn，

顾子豪·2020-09-15 20:28

SNPE-error（Node Slice_4: ‘starts‘/ ‘ends‘）

在onnx转dlc的过程中出现报错：KeyError:'starts'2020-09-0315:06:11,435-166-ERROR-NodeSlice_4:'starts'orKeyError:'ends'2020-09-0315:06:11,435-166-ERROR-NodeSlice_4:'ends'定位到错误位置：ret[name]=KNOWN_ATTRIBUTE_DEFAULTS[n

哗啦呼啦嘿·2020-09-15 01:14

SNPE的使用

安装步骤：（首先python的版本需要是3.5的）1.(注册下载）：https://developer.qualcomm.com/software/qualcomm-neural-processing-sdk2.解压：unzipsnpe-1.40.0.zip3.检查依赖包和python版本：cdsnpe-1.40.0.2130/binsourcedependencies.shsourcecheck

哗啦呼啦嘿·2020-08-10 23:27

关于在SNPE平台上进行ONNX模型转换DLC模型

Onnx模型转化DLC模型简介在snpe平台上，将onnx模型转换为dlc模型目录snpe平台介绍snpe平台与onnx配置onnx模型转换dlc模型量化关于1.38版本SNPE部署时遇到的问题snpe

三番鱼·2020-07-30 09:02

高通SNPE开发笔记

引言从2011年甚至更早开始，智能手机，智能终端，车载芯片等等智能终端中，高通芯片无处不在。相比较Intel，高通抓住了移动处理器中续航的问题，不断推出低功耗移动处理器，从而抓住移动处理器的市场。日常工作中接触到很多冠以高通之名的产品，记录以习之。性能排行榜收集了一下2018年高通骁龙CPU处理器排行榜和各种手机品牌的处理器性能对比，从中可以看出，骁龙系列处理器也是分为高中低端处理器的，其中去年最

deepindeed·2020-07-16 03:55

深度学习(二)-----算法岗面试题