高通SNPE 基準測試概述（4）

mobilenetssd基準測試

snpe sdk支援tensorflow版本和caffe版本的mobilenetssd模型。有關更多詳細資訊，請參見使用mobilenetssd。

對mobilenet ssd進行基準測試需要對基準json配置檔案以及資料輸入列表進行一些補充。

請遵循基準測試概述，以熟悉基準測試工具。

我們假定您在以下示例檔案中建立：

json檔案應類似於以下內容：

,

"runtimes":["gpu"],
"measurements": ["timing"],
"cpufallback": ["true"],
"buffertypes": ["ub_float","ub_tf8"]
}

tensorflow mobilenet ssd具有多個輸出層。為了在基準執行中準確表示輸出，需要將其他輸出指定為/tmp/imagelist.txt的一部分。

該模型的輸出層是：

將輸出圖層名稱新增到影象列表檔案（/tmp/imagelist.txt）的第一行，以「＃」開頭，​​並用空格分隔每個圖層名稱。例如:

#postprocessor/batchmulticlassnonmaxsuppression add_6

tmp/0#.rawtensor
tmp/1#.rawtensor

caffe mobilenet ssd型號

caffe mobilenet ssd通常具有一層輸出層（例如detection_out）。如果它具有多個輸出層，則要在基準執行中準確表示輸出，需要將其他輸出指定為/tmp/imagelist.txt的一部分。

將輸出圖層名稱新增到影象列表檔案（/tmp/imagelist.txt）的第一行，以「＃」開頭，​​並用空格分隔每個圖層名稱。例如，

#a/detection_out b/detection_out

tmp/0#.rawtensor
tmp/1#.rawtensor

通過執行基準:

python3 snpe_bench.py -c /tmp/mobilenetssd.json -a

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