高通snpe使用

版本snpe1.32
支持Python的版本为Python2.7 和 Python3.4

1. 安装Python3.4
   由于ubuntu18.04默认的Python版本为Python3.6 所以要先安装Python3.4

• 下载Python3.4 source code

  wget https://www.python.org/ftp/python/3.4.10/Python-3.4.10.tgz

• 解压

  tar -xzf Python-3.4.10.tgz

• 进入解压之后的文件夹

  cd Python-3.4.10

• 配置安装选项
  如果想快速安装，只配置安装位置即可。例如，我要把 Python3.8.3 安装在这个目录下：/usr/local/python3.4

  ./configure --prefix=/usr/local/python3.4

  如果不在意安装耗时，可以设置优化选项--enable-optimizations

  ./configure --prefix=/usr/local/python3.8 --enable-optimizations

• 编译安装

  make && make install

2. 设置系统默认Python环境为Python3.4
   这一步要在/usr/bin目录下设置两个软链接文件：

• /usr/bin/python3.4
• /usr/bin/python3.4-config

按照ubuntu 官方的教程来

ln \-s /usr/local/python3.4/bin/python3.4 /usr/bin/python3.4
ln \-s /usr/local/python3.4/bin/python3.4\-config /usr/bin/python3.4\-config 
ln \-s /usr/bin/python3.4 /usr/bin/python

这样在终端运行python

最新高通官方做了更新Python支持3.5 同时也可关注官方手册
https://developer.qualcomm.com/docs/snpe/setup.html

3. snpe 使用

   • 下载对应版本snpe这个很简单不做赘述了下载地址：
     https://developer.qualcomm.com/software/qualcomm-neural-processing-sdk
   • 解压snpe到合适的地方
   • 安装相关依赖

     sudo apt-get install python-dev python-matplotlib python-numpy python-protobuf python-scipy python-skimage python-sphinx wget zip

   • 检测所有依赖是否已经安装(必须)

     source ~/snpe-sdk/bin/dependencies.sh

     这里可能会提示下载一些包，选择安装就好
   • 检测所有的python依赖是否已经安装

     source ~/snpe-sdk/bin/check_python_depends.sh

     出现图片中的字样则表示Python以来安装好了，如果显示没有与之相对应的包使用

     sudo apt-get install XXX

     如果使用conda进行管理的话可以使用

     sudo conda install XXX

     

4. 转换模型

   snpe-tensorflow-to-dlc --input_network $SNPE_ROOT/models/inception_v3/tensorflow/inception_v3_2016_08_28_frozen.pb --input_dim input "1,299,299,3" --out_node "InceptionV3/Predictions/Reshape_1" --output_path inception_v3.dlc --allow_unconsumed_nodes