骁龙神经处理引擎SDK参考指南（27）
本教程介绍了在 DSP 上运行具有 D32 数据格式的 UDO 并使用该包执行 Alexnet 模型所需的步骤。本教程选择卷积运算来演示 UDO 的实现。D32 是 Depth-32 的缩写，是一种内部创建的矢量友好数据格式，用于高效的 DSP 操作。
Qualcomm 骁龙神经处理引擎SDK时间：2023-06-27 10:10:44
骁龙神经处理引擎SDK参考指南（26）
本教程介绍了使用权重运行 UDO 并使用该包执行 Alexnet 模型所需的步骤。本教程选择卷积运算来演示带权重的 UDO 的实现。
Qualcomm 骁龙神经处理引擎SDK时间：2023-06-26 10:33:24
骁龙神经处理引擎SDK参考指南（25）
本教程介绍了为 DSP 运行时创建 UDO 包并使用该包执行 Inception-V3 模型所需的步骤。本教程中选择了 Softmax 操作来演示使用 SNPE 实现 UDO。本教程还介绍了 DSP V68 的离线缓存生成步骤。
Qualcomm 骁龙神经处理引擎SDK时间：2023-06-25 10:05:52
骁龙神经处理引擎SDK参考指南（24）
本教程描述了创建 UDO 包和使用该包执行 Inception-V3 模型所需的步骤。本教程中选择了 Softmax 操作来演示使用 SNPE 实现 UDO。
Qualcomm 骁龙神经处理引擎SDK时间：2023-06-21 09:54:24
骁龙神经处理引擎SDK参考指南（22）
本教程演示如何构建可在 PC 或目标设备上执行神经网络模型的 C 示例应用程序。
Qualcomm 骁龙神经处理引擎SDK时间：2023-06-20 10:26:22
骁龙神经处理引擎SDK参考指南（21）
本教程演示如何构建可在 PC 或目标设备上执行神经网络模型的 C++ 示例应用程序。
Qualcomm 骁龙神经处理引擎SDK时间：2023-06-19 09:48:58
骁龙神经处理引擎SDK参考指南（20）
此示例说明如何使用 SNPE SDK 运行 ONNX 模型。我们将执行以下步骤： 使用snpe-onnx-to-dlc 设置 ONNX 环境以将 VGG-16 模型转换为 DLC 。 下载 ONNX 预训练 VGG 模型并预处理输入图像。 使用snpe-onnx-to-dlc 将 VGG 模型转换为 DLC 格式。使用snpe-dlc-info可视化转换后的网络结构。 使用snpe-net-run在您的 SNPE 兼容设备上执行，并对预测结果进行后处理。
Qualcomm 骁龙神经处理引擎SDK时间：2023-06-16 09:58:35
骁龙神经处理引擎SDK参考指南（19）
本章将展示一个示例，通过 SNPE 识别自由口语数字数据集中的 10 个类别，以及数据处理和 4 层神经网络。
Qualcomm 骁龙神经处理引擎SDK时间：2023-06-15 09:45:33
骁龙神经处理引擎SDK参考指南（18）
本教程中的示例 C++ 应用程序称为snpe-net-run。它是一个命令行可执行文件，使用 SNPE SDK API 执行神经网络。
Qualcomm 骁龙神经处理引擎SDK时间：2023-06-14 09:54:47
骁龙神经处理引擎SDK参考指南（17）
本教程中的示例 C++ 应用程序称为snpe-net-run。它是一个命令行可执行文件，使用 SNPE SDK API 执行神经网络。
Qualcomm 骁龙神经处理引擎SDK时间：2023-06-12 15:47:43
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