snpe 多线程推理

SNPE支持多线程和多异构处理，能够充分发挥多核心和异构计算的优势。在SNPE中，可以通过设置SNPE的配置参数来控制多线程和异构计算的使用。具体来说，可以通过设置SNPE的“useUserSuppliedBuffers”参数来控制是否使用用户提供的缓冲区，从而实现多线程和异构计算的优化。此外，SNPE还支持多种硬件平台，包括高通骁龙平台、ARM平台、Intel平台等，能够充分利用底层硬件的优势，提升深度学习推理的效率和速度。

import snpe
import threading

# 创建SNPE模型
model = snpe.Model('model.dlc')

# 创建输入数据
input_data = ...

# 创建多个线程进行推理
def inference_thread():
    # 创建SNPE执行器
    with snpe.Engine(model) as engine:
        # 进行推理
        output_data = engine.run(input_data)

# 创建多个线程
threads = []
for i in range(4):
    t = threading.Thread(target=inference_thread)
    threads.append(t)

# 启动多个线程
for t in threads:
    t.start()

# 等待所有线程结束
for t in threads:
    t.join()

相关问题

snpe docker

SNPE Docker是一个包含Snapdragon Neural Processing Engine SDK、Caffe和ADB的Docker镜像。你可以使用以下步骤来构建和运行SNPE Docker镜像：

**步骤1：构建Docker镜像**
使用以下命令构建Docker镜像：

docker build -t snpe .

**步骤2：运行Docker容器**
使用以下命令来运行Docker容器：

docker run -it --privileged -v ~/Git/snpe-1.13.0:/root/snpe -v...

在这个命令中，你需要根据你自己的需求来设置相关的选项和挂载卷。

**步骤3：安装SNPE环境**
根据需求，你可以使用Docker镜像中的SNPE环境。根据你的需求，你可以通过以下步骤来安装SNPE环境：

1. 登录到Docker仓库：

docker login cr.d.xiaomi.net -u org_46522 -p 46370020336295373ad3815abd6db118

2. 拉取SNPE镜像：

docker pull cr.d.xiaomi.net/ailab-vision-doc/snpe_dev:18.04

3. 开启一个后台Docker容器：

docker run -it --privileged -d --name snpe-1.50 -v /dev/bus/usb:/dev/bus/usb -v /home/:/home/ --net=host cr.d.xiaomi.net/ailab-vision-doc/snpe_dev:18.04

**步骤4：使用SNPE**
在启动的容器中，你可以使用以下命令来使用SNPE：

1. 启动一个容器：

# 查看之前已经启动的容器
docker container ls -a

# 61744239ab70是容器的ID
docker container start 61744239ab70

# 开启一个Docker终端
docker exec -it 61744239ab7 /bin/bash

2. 如果在Docker镜像中没有对应版本的SNPE目录，你可以从SNPE官网下载对应版本的SNPE，并将其拷贝到`/root/snpe/`目录中。

3. 使用SNPE进行模型转换和量化。具体的步骤可以参考官方文档或者SNPE的使用指南。

希望以上信息能够帮助到你。

SNPE yolov5

根据提供的引用内容，SNPE是指Snapdragon Neural Processing Engine，是高通公司推出的一款深度学习推理引擎。而yolov5是一种目标检测算法，它可以用于检测图像或视频中的物体。下面是将yolov5模型转换为SNPE Enabled App的步骤：

1. 首先，需要将yolov5模型转换为SNPE所需的DLC文件。可以使用SNPE提供的Model Convert工具来完成此操作。具体步骤如下：

   snpe-tensorflow-to-dlc --input_network yolov5s.onnx --output_network yolov5s.dlc --allow_unconsumed_nodes

这里假设yolov5模型已经转换为了ONNX格式。

2. 如果需要在Hexagon DSP上运行模型，则可以使用SNPE提供的ModelQuantize工具来量化模型。具体步骤如下：

   snpe-dlc-quantize --input_network yolov5s.dlc --output_network yolov5s_quantized.dlc --input_dims input:1,3,640,640 --calib_iter 50

这里假设输入张量的名称为input，大小为1x3x640x640，量化迭代次数为50。

3. 接下来，可以使用SNPE Task API来加载模型并完成推理。具体步骤如下：

   // 加载模型
   std::unique_ptr<zdl::DlSystem::ITensor> input = zdl::SNPE::SNPEFactory::getInput(mSNPE, "input");
   std::unique_ptr<zdl::DlSystem::ITensor> output = zdl::SNPE::SNPEFactory::getOutput(mSNPE, "output");
   // 处理输入
   // ...
   // 完成推理
   mSNPE->execute(inputTensors, outputTensors);
   // 处理输出
   // ...

这里假设输入张量的名称为input，输出张量的名称为output。

4. 最后，可以使用YOLOv5s来进行预处理和后处理。具体步骤如下：

   # 预处理
   img = cv2.imread('image.jpg')
   img = cv2.resize(img, (640, 640))
   img = img.transpose((2, 0, 1))
   img = np.expand_dims(img, axis=0)
   # 推理
   output = snpe.infer({'input': img})
   # 后处理
   # ...

这里假设输入张量的名称为input，大小为1x3x640x640。