qnn-2-27 sdk 环境配置示例

一、环境说明

ubuntu:22.04 一定要是22以上的，不然会各种坑，切记。

Qnn sdk： 2-27

二 、步骤

1. 安装Python依赖

sudo apt-get update
sudo apt-get install python3.10 python3-distutils libpython3.10

2. 安装Python并创建python 虚拟环境

sudo apt-get install python3.10-venv python3.10 -m venv bge-3-10
source bge-3-10/bin/activate

3. 设置qnn_sdk 环境变量，然后安装qnn的Python 依赖, 如果国外的网址慢的话，可以指定下aliyun 源安装 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com (https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple)

这些依赖需要安装,设置环境变量。

echo 'export QNN_SDK_ROOT_27="/home/shengqing.liu/unbuntu-22_workspace/qnn_sdk/qnn-2-27/qnx
"' >> ~/.bashrc
echo 'export PATH="${QNN_SDK_ROOT_27}:${PATH}"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
python3 -m pip install --upgrade pip
${QNN_SDK_ROOT}/bin/check-python-dependency -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.comexport QNN_SDK_ROOT_27=/home/shengqing.liu/unbuntu-22_workspace/qnn_sdk/qnn-2-27/qnx
export PATH=${QNN_SDK_ROOT_27}:${PATH}

4. 安装linux依赖

sudo bash ${QNN_SDK_ROOT_27}/bin/check-linux-dependency.sh

5. 安装常用的库

pip install TensorFlow==2.12.1 tflite==2.3.0 torch==.1.13.1 torchvision==0.14.1 onnx==1.16.1 onnxruntime==1.18.0 onnxsim==0.4.36 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com

6. 安装编译工具和设置android ndk 的环境变量

sudo apt-get install make
echo 'export ANDROID_NDK_ROOT="/home/shengqing.liu/android-ndk-r26c"' >> ~/.bashrc
echo 'export PATH="${ANDROID_NDK_ROOT}:${PATH}"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc$ export ANDROID_NDK_ROOT=/home/shengqing.liu/android-ndk-r26c
export PATH=${ANDROID_NDK_ROOT}:${PATH}

7. 验证所有的环境依赖,验证通过，可以运行qnn-net-run --version 查看是不是配置成功了。

./ ${QNN_SDK_ROOT_27}/bin/envcheck -a

./${QNN_SDK_ROOT_27}/bin/qnn-net-run --version

配置完成，可以使用了。