模型转换和量化: 推理定点模型需要首先量化模型,模型的量化过程可以参考,在QNN的工具里面,在converter的工具加上 --input_list 选择,converter工具会进行量化,量化还有一些其他选项,这里介绍最基本的流程。 # 量化需要加上--input_list, activation, weights, bias bidwidth qnn-onnx-converter --input_network vits...
1、运行命令:qnn-onnx-converter --input_network Network.onnx --input_dim 'input' 1,1,28,28 --out_node output --output_path model_src/vits14_518_sim.cpp 得到相关转换后模型文件: 2、运行命令:qnn-model-lib-generator -c model_src/vits14_518_sim.cpp -b model_src/vits14_518_sim.bin ...
如果PLATFORM = TargetPlatform.QNN_DSP_INT8, quantize_torch_model.py会export出一个 .json 和 .onnx(看起来和fp32原模型一样);如果PLATFORM = TargetPlatform.ONNXRUNTIME,会生成一个.json 和 .onnx(体积比原模型小了,且是一个QDQ模型),如图 但想问一下,如何生成一个QNN模型,比如intel的neural-compresso...
--model ${QNN_SDK_ROOT}/examples/example_libs/x86_64-linux-clang/libqnn_model_float.so \ --input_list ${QNN_SDK_ROOT}/examples/converter/models/input_list_float.txt \ --op_packages ${QNN_SDK_ROOT}/examples/OpPackage/CPU/libs/x86_64-linux-clang/libQnnCpuOpPackageExample.so:QnnOpPacka...