✏️
BMNNSDK2开发手册
  • BM1684 BMNNSDK2 入门手册
  • 一、BMNNSDK2软件包
    • 1.1 BMNNSDK2 简介
    • 1.2 BMNNSDK2 文档
    • 1.3 基本概念介绍
    • 1.4 获取BMNNSDK2 SDK
    • 1.5 安装BMNNSDK2 SDK
      • 1.5.1 环境配置-Linux
      • 1.5.2 环境配置-Windows
      • 1.5.3 环境配置-SoC
    • 1.6 更新BMNNSDK
    • 1.7 参考样例简介
    • 1.8 BMNNSDK2更新记录
    • 1.9 BMNNSDK2已知问题
  • 二、快速入门
    • 2.1 跑通第一个例子：综述
    • 2.2 跑通第一个例子：模型迁移
    • 2.3 跑通第一个例子：算法迁移
  • 三、网络模型迁移
    • 3.1 模型迁移概述
    • 3.2 FP32 模型生成
      • 3.2.1 编译Caffe模型
      • 3.2.2 编译TensorFlow模型
      • 3.2.3 编译MXNet模型
      • 3.2.4 编译PyTorch模型
      • 3.2.5 编译 Darknet 模型
      • 3.2.6 编译ONNX模型
      • 3.2.7 编译Paddle模型
    • 3.3 INT8 模型生成
      • 3.3.1 准备lmdb数据集
      • 3.3.2 生成FP32 Umodel
      • 3.3.3 生成INT8 Umodel
      • 3.3.4 精度测试
      • 3.3.5 生成INT8 Bmodel
      • 3.3.6 auto_cali一键量化工具
    • 3.4 实例演示
      • 3.4.1 create_lmdb_demo
      • 3.4.2 classify_demo
      • 3.4.3 face_demo
  • 四、算法移植
    • 4.1 算法移植概述
    • 4.2 C/C++编程详解
    • 4.3 Python编程详解
    • 4.4 解码模块
    • 4.5 图形运算加速模块
    • 4.6 模型推理
    • 4.7 实例演示
  • 五、打包和发布
    • 5.1 概述
    • 5.2 PCIE加速卡模式
    • 5.3 SOC模式
  • 附录
由 GitBook 提供支持
在本页
  1. 三、网络模型迁移

3.4 实例演示

当前SDK内有关于模型转换的一些演示demo：

  • ${BMNNSDK}/examples/nntc：fp32模型生成和BMRuntime推理库接口使用

  • ${BMNNSDK}/examples/calibration：模型量化相关的工具使用

DEMO概述

本节重点介绍以下demo，它们位于${BMNNSDK}/examples/calibration目录下:

示例目录

功能

网络模型

输入

输出

create_lmdb_demo

基于imageset创建lmdb文件

无

image set

lmdb

classify_demo

分类网络模型转换以及推理流程

resnet18

fp32 umodel

int8 umodel

face_demo

人脸检测网络模型转换以及推理流程

squeezenet_21k

fp32 umodel

int8 umodel

上一页3.3.6 auto_cali一键量化工具下一页3.4.1 create_lmdb_demo

最后更新于3年前