高通Hexagon ENPU4 从ONNX模型转换成EAI浮点模型

🏆本文收录于《CSDN问答解惑-专业版》专栏，主要记录项目实战过程中的Bug之前因后果及提供真实有效的解决方案，希望能够助你一臂之力，帮你早日登顶实现财富自由🚀；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！持续更新中，up！up！up！！

问题描述

  高通Hexagon ENPU4 从ONNX模型转换成EAI浮点模型：
最近在学习高通Hexagon ENPU4，LAPI SDK例程中，Netronix工具有看到EAI模型生成（eai model builder）支持从浮点ONNX模型转换成EAI浮点模型。
请教以下问题，
1）没有看到Netronix工具浮点ONNX转EAI浮点模型，是否有相关的示例或者工具，如何转？
2）EAI浮点模型跑在ENPU4上是否有相关示例？
3）使用工具从PyTorch pre-trained model到ONNX浮点模型？

友情提示：
  如上问题有的来自我自身项目开发，有的收集网站，有的来自读者…如有侵权，立马删除。再者，针对此专栏中部分问题及其问题的解答思路或步骤等，存在少部分搜集于全网社区及人工智能问答等渠道，若最后实在是没能帮助到你，还望见谅！并非所有的解答都能解决每个人的问题，在此希望屏幕前的你能够给予宝贵的理解，而不是立刻指责或者抱怨！如果你有更优解，那建议你出教程写方案，一同学习！共同进步。

解决方案

  如下是上述问题的解决方案，仅供参考：

  高通Hexagon ENPU4 是高通的边缘AI处理器，它使用高通的Hexagon DSP进行高效的神经网络运算。EAI（Embedded AI）模型是为该平台优化的模型格式。以下是针对您提出的问题的一些解答：

1）从浮点ONNX模型转换到EAI浮点模型：

• 目前，高通提供的LAPI SDK（Library API）可能不直接支持从ONNX模型到EAI模型的转换。通常，需要使用高通提供的工具链来完成这一转换，或者可能需要自定义脚本来进行转换。
• 如果Netronix工具没有直接提供这一功能，您可能需要查看高通的官方文档或者联系高通的技术支持，看是否有更新的工具或者方法来进行转换。

2）EAI浮点模型在ENPU4上的运行示例：

• 通常，高通会提供一些示例代码或者演示项目来展示如何在ENPU4上运行EAI模型。这些示例可能包括如何加载模型、执行推理以及处理输出数据。
• 您可以在高通的开发者网站或者SDK中查找相关的示例代码和文档。

3）从PyTorch预训练模型到ONNX浮点模型的工具：

• PyTorch 提供了将模型导出到ONNX格式的功能。您可以使用 torch.onnx.export 函数将PyTorch模型导出为ONNX模型。
• 以下是一个简单的示例代码，展示如何将PyTorch模型导出为ONNX格式：

  import torch
  from torch.onnx import export
  
  # 假设 model 是您的 PyTorch 模型
  # dummy_input 是传递给模型的输入张量示例
  
  export(model, dummy_input, "model.onnx", export_params=True, opset_version=12, do_constant_folding=True)
  

• 请注意，opset_version 需要设置为支持您目标平台的ONNX操作集版本。

4）其他注意事项：

• 在转换过程中，您可能需要确保模型的精度保持不变，即保持浮点运算。
• 转换后的ONNX模型可能需要进一步优化以适应特定的硬件平台，这可能涉及到层的融合、精度调整等操作。

由于这是一个相对专业的领域，如果您在转换过程中遇到具体的问题或者需要更详细的指导，建议直接查阅高通的官方文档或者联系他们的技术支持获取帮助。同时，您也可以参与相关的技术社区或者论坛，与其他开发者交流心得和解决方案。

  希望如上措施及解决方案能够帮到有需要的你。

  PS：如若遇到采纳如下方案还是未解决的同学，希望不要抱怨&&急躁，毕竟影响因素众多，我写出来也是希望能够尽最大努力帮助到同类似问题的小伙伴，即把你未解决或者产生新Bug黏贴在评论区，我们大家一起来努力，一起帮你看看，可以不咯。

  若有对当前Bug有与如下提供的方法不一致，有个不情之请，希望你能把你的新思路或新方法分享到评论区，一起学习，目的就是帮助更多所需要的同学，正所谓「赠人玫瑰，手留余香」。

☀️写在最后

  ok，以上就是我这期的Bug修复内容啦，如果还想查找更多解决方案，你可以看看我专门收集Bug及提供解决方案的专栏《CSDN问答解惑-专业版》，都是实战中碰到的Bug，希望对你有所帮助。到此，咱们下期拜拜。

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