Snapdragon 远程信息处理应用框架 （TelAF）用户指南（1）
Snapdragon 远程信息处理应用框架 (TelAF) 凭借 QTI 在 5G、C-V2X、定位、远程信息处理、汽车、功能安全、管理程序和安全方面的丰富专业知识，提供下一代连接和远程信息处理解决方案。
Qualcomm 远程信息处理应用框架 (TelAF)时间：2023-07-10 09:57:22
骁龙神经处理引擎SDK 参考指南(35)
本章介绍了测试期间在此版本中发现的限制。未来的版本将为已发现的问题提供修复。
Qualcomm 骁龙神经处理引擎SDK时间：2023-07-07 11:59:35
骁龙神经处理引擎SDK 参考指南(34)
Architecture checker 是一款针对 HTP 后端运行的模型而设计的工具，包括量化 8 位、量化 16 位和 FP16 模型。它输出模型中的问题列表，这些问题使模型在 HTP 后端运行时无法获得更好的性能。
Qualcomm 骁龙神经处理引擎SDK时间：2023-07-06 10:45:18
骁龙神经处理引擎SDK参考指南(33)
snpe-pytorch-to-dlc 将序列化的 PyTorch 模型转换为 SNPE DLC 文件。
Qualcomm 骁龙神经处理引擎SDK时间：2023-07-05 17:27:25
骁龙神经处理引擎SDK参考指南（32）
本文博客主要介绍snpe-tensorflow-to-dlc 将 TensorFlow 模型转换为 SNPE DLC 文件。
Qualcomm 骁龙神经处理引擎SDK时间：2023-07-04 10:11:34
骁龙神经处理引擎SDK参考指南（31）
snpe-diagview 每当对输入张量数据进行操作时都会加载由 snpe-net-run 生成的 DiagLog 文件。
Qualcomm 骁龙神经处理引擎SDK时间：2023-07-03 10:29:26
骁龙神经处理引擎SDK参考指南（30）
SNPE SDK 推理分类精度是针对几种流行的公共模型进行测量的。根据我们的测量，每个芯片组的准确度分数没有变化。
Qualcomm 骁龙神经处理引擎SDK时间：2023-06-30 11:54:22
骁龙神经处理引擎SDK参考指南（29）
SNPE SDK 中提供的基准测试由一组 Python 脚本组成，这些脚本在目标 Android/LinuxEmbedded 设备上运行网络并收集性能指标。它使用 SDK 包中的可执行文件和库在目标上运行 DLC 文件，使用一组网络输入以及指向该组输入的文件。
Qualcomm 骁龙神经处理引擎SDK时间：2023-06-29 14:52:52
骁龙神经处理引擎SDK参考指南（28）
SNPE 支持从以前的 SNPE 版本（1.0 之后的任何版本）创建的 DLC 文件。但是，在升级到新的 SNPE 版本时遇到问题的用户可能需要尝试将其模型重新转换为当前版本的 DLC。
Qualcomm 骁龙神经处理引擎SDK时间：2023-06-28 12:08:43
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
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