高通骁龙snpe 编译配置运行

最新推荐文章于 2025-04-01 18:17:14 发布

三川小哥知乎

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分类专栏： Android打怪升级之路深度学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_27262241/article/details/110930325

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本文档详细介绍了在Ubuntu 16.04上配置高通骁龙SNPE SDK的步骤，包括编译Caffe、安装Python 3.5和TensorFlow的miniconda环境，以及解决在编译过程中遇到的各种错误，如找不到cblas.h、lmdb.h、hdf5.h、opencv相关头文件和numpy数组对象等问题。同时提供了SDK下载链接、官方文档和优快云教程等资源。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

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I’ll make a Snpe Docker Image to fuck the shit compile process.

硬件准备

笔记本电脑：安装ubuntu16.04
手机：搭载高通骁龙处理器
usb线

安装

不踩坑指南：要先装caffe，再装python虚拟环境最后装 TensorFlow，否则protocol会冲突

1 编译caffe

参考链接

准备

#下载
git clone https://github.com/BVLC/caffe.git
# 安装依赖
sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler
sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev
sudo apt-get install libatlas-base-dev

还要安装：


apt-get install libgflags-dev 
sudo apt-get install libgoogle-glog-dev

修改编译选项

cd <caffe目录>
cp Makefile.config.example Makefile.config

在caffe目录下，修改 Makefile.config

#给INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include添加   /usr/include/hdf5/serial
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial

#给 LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib 添加  /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial


#中把 CPU_ONLY=1行取消注释。
CPU_ONLY=1

修改Makefile

LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_hl hdf5
# 改为
LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_serial_hl hdf5_serial

编译运行

make all # 这一步骤会出现很多错误，参考文末，caffe错误总结
make test 
make runtest
make distribute
make pycaffe

2 安装python3.5+tensorflow

安装miniconda

先下载 ubuntu64位 https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda2-latest-Linux-x86_64.sh

然后运行 bash *.sh

更换conda源

更换清华源

show_channel_urls: true
channel_alias: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/