QNNPACK 项目使用教程

QNNPACK 项目使用教程

【免费下载链接】QNNPACK Quantized Neural Network PACKage - mobile-optimized implementation of quantized neural network operators 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/qn/QNNPACK

1. 项目介绍

QNNPACK（Quantized Neural Networks PACKage）是一个面向移动设备的低精度高性能神经网络推理优化的库。它为量化8位张量实现了常见的神经网络操作符。QNNPACK不旨在直接被机器学习研究者使用，而是为高层深度学习框架提供低级性能原语。目前，QNNPACK已经集成在PyTorch 1.0中，与Caffe2图表示一起使用。

2. 项目快速启动

以下是快速启动QNNPACK项目的步骤：

安装依赖

首先，确保您的系统已经安装了CMake。

编译QNNPACK

git clone --recursive https://github.com/pytorch/QNNPACK.git
cd QNNPACK
mkdir build && cd build
cmake ..
make

使用示例

以下是一个简单的示例，展示了如何在C++代码中包含并使用QNNPACK：

#include <qnnp/qnnp.h>

int main() {
    // 初始化QNNPACK
    if (qnnp_initialize() != qnnp_status_success) {
        // 处理初始化错误
        return -1;
    }

    // 执行其他QNNPACK操作...

    return 0;
}

确保将QNNPACK库链接到您的项目中。

3. 应用案例和最佳实践

案例一：在Android设备上使用QNNPACK

1. 交叉编译QNNPACK库以适用于Android。
2. 将编译好的库和相关的.so文件推送到Android设备。
3. 在Android设备上运行推理代码。

最佳实践

• 在编译时针对特定架构优化。
• 根据需要调整量化参数以获得最佳性能。

4. 典型生态项目

QNNPACK是PyTorch生态系统的一部分，与以下项目相辅相成：

• Caffe2: QNNPACK为Caffe2提供低级性能原语。
• ONNX: ONNX模型可以通过PyTorch转换成Caffe2模型，进而利用QNNPACK进行推理。

以上就是QNNPACK项目的使用教程，希望对您有所帮助。

【免费下载链接】QNNPACK Quantized Neural Network PACKage - mobile-optimized implementation of quantized neural network operators 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/qn/QNNPACK