SyNAP 手册

• 介绍
  • 在线模型转换
  • 离线模型转换
  • NPU硬件能力
• 入门指南
  • synap_cli_ic 应用
  • synap_cli_od 应用
  • synap_cli_ip 应用
  • synap_cli_ic2 应用
  • synap_cli 应用
  • synap_init 应用
  • 故障排查
• 使用在线推理
  • NNAPI 在线推理
  • 用NNAPI进行模型基准测试
  • NNAPI 编译缓存
  • 从 NNAPI 禁用NPU
  • 用*TimVx* delegate进行在线推理
  • 用*TimVx* delegat进行模型基准测试
• 参考模型
  • 时间
    • VS680 和 SL1680 的推理时间
    • VS640 和 SL1640 的推理时间
  • 超分辨率
  • 格式转换
• 统计和用法
  • inference_count
  • inference_time
  • networks
  • network_profile
  • 清除统计
  • 使用 /sysfs 信息
• 使用模型
  • 模型转换
  • 安装Docker
    • Linux/Ubuntu
    • macOS - Docker
    • macOS - Colima
    • Windows
  • 安装 SyNAP 工具
  • 运行 SyNAP 工具
  • 转换图元文件
  • 预处理
    • type^(*)
    • size
    • crop
  • 模型量化
    • 量化图像调整大小
    • 数据标准化
    • 量化和准确性
    • 每通道量化
    • 混合量化
      • 示例模型
  • 异构推理
  • 模型转换教程
  • 模型分析
  • 与 SyNAP 2.x的兼容
  • 使用 PyTorch 模型
    • 导入YOLO PyTorch模型
• 框架API
  • 基本用法
    • Network Class
    • 使用网络
  • 高级主题
    • Tensors
    • Buffers
    • Allocators
  • 高级示例
    • 访问 Tensor Data
    • 设置 Buffers
    • 设置缺省的 Buffer 属性
    • Buffer 共享
    • Recycling Buffers
    • 使用 BufferCache
    • 复制和移动
  • NPU 锁定
    • NPU 锁定
    • NNAPI 锁定
    • 描述
    • 示例用法
  • 预处理和后处理
    • InputData Class
    • Preprocessor Class
    • ImagePostprocessor Class
    • Classifier Class
    • Detector Class
  • 构建示例代码
• 神经网络处理单元算子支持
  • 基本操作
  • 激活操作
  • 逐元素操作
  • 标准化操作
  • 重塑操作
  • RNN 操作
  • 池化操作
  • 杂项操作
• 在Android应用程序中直接访问