snpe-dlc-info -i test_quantized.dlc > test_quantized.dlc.info.txt 采用--override_params,SNPE会进行后量化,然后将有FakeQuant encoding的层的参数重写到量化后的DLC. snpe-dlc-quantize --input_dlc test.dlc --input_list raw_list.txt --output_dlc test_quantized_override.dlc --override_params snpe...
通过在snpe-dlc-quantize后添加参数-use_enhanced_quantizer设置,对于单独的权重或者激活值可以通过在参数后添加weights/activations设置 snpe-dlc-quantize --input_dlc ./dlc/vgg16.dlc --input_list ./data/cropped/raw_list.txt --output_dlc ./dlc/vgg16-q.dlc --use_enhanced_quantizer weights 方式三:Adj...
"snpe-dlc-quantize --input_dlc whisper_tiny_encoder_fp32.dlc --input_list list.txt --output_dlc whisper_tiny_encoder_w8a16.dlc --weights_bitwidth 8 --act_bitwidth 16 --enable_htp --htp_socs sm8750\n", "\n", "snpe-dlc-info -i whisper_tiny_encoder_w8a16.dlc > whisper_tiny_enc...
[INFO] Setting activation for layer: Clip_25 and buffer: 378 [INFO] bw: 8, min: 0.000000, max: 2.332696, delta: 0.009148, offset: 0.000000 [INFO] Setting activation for layer: Conv_26 and buffer: 529 [INFO] bw: 8, min: -3.212594, max: 3.040929, delta: 0.024524, offset: -131.000000...
一、简介 在SNPE中存在大量的工具以及功能,本节中我们将对其中的部分工具展开介绍,这些工具我们在使用SNPE时也会经常性的用到。 二、SNPE工具介绍 SNPE工具概览: snpe-net-run snpe_bench.py snpe-caffe-to-dlc snpe-caffe2-to-dlc snpe-diagview snpe-dlc-info snpe-dlc-diff snpe-dl... ...
可以通过snpe-dlc-info查看识别DLC的类型。 (4)层和输入输出tensor的名字可能与SNPE1中的不同。 可以使用snpe-dlc-info查看生成模型的层的名字 输入(通常称为 "data "层类型)和const层现在被折叠到具体的计算(operator)层中,不在被视为独立的 "层",因此,snpe-diagview和snpe-dlc-info等工具生成的输出中,它们...
(2)将inception_v3.pb转化为SNPE支持的DLC模型格式inception_v3.dlc。 root@3e28cb421090:/workspace/tutor/inceptionv3# snpe-tensorflow-to-dlc -i inception_v3.pb -d input 1,299,299,3 --out_node InceptionV3/Predictions/Reshape_1 2021-08-20 10:21:56,330 - 188 - INFO - INFO_ALL_BUILDING...
snpe-caffe-to-dlc snpe-caffe2-to-dlc snpe-diagview snpe-dlc-diff snpe-dlc-info snpe-dlc-quantize snpe-dlc-reorder snpe-dlc-viewer snpe-net-run snpe-onnx-to-dlc snpe-parallel-run snpe-platform-validator-py snpe-tensorflow-to-dlc snpe-tflite-to-dlc snpe-throughput-net-run snpe-udo-packa...
将DLC文件量化为8位固定点,以在Hexagon DSP上运行 使用SNPE工具调试和分析网络性能 通过C++或Java将网络集成到应用程序和其他代码中 二、AI模型部署workflow SNPE部署workflow 模型训练是在流行的深度学习框架上进行的(SNPE支持Caffe、Caffe2、ONNX和TensorFlow模型)。训练完成后,训练好的模型被转换为一个DLC文件,该文件...
^o^ Note: RunDemo运行也一并上传到git了 ,受大小影响,模型文件可以根据上一篇操作得到 将vgg16.dlc放到dlc文件夹下就可以了。 Android Studio工程: fourmii/SnpeDemoBuildForAndroidStudiogitee.com/fourmii/snpe-demo-build-for-android-studio