使用Qualcomm NeturalNetwork SDK。 我可以运行SNPE SDK示例并更改为inception_v3模型，工作正常。
但是snpe会在execute（）;
中阻塞ui线程我无法阻止这一点。 android用户将获得糟糕的用户体验。
我尝试过：低优先级线程，作业调度程序等
当我用GPU执行snpe时，它总是阻止UI。
我如何配置SNPE，Android UI是高优先级，SNPE是较低优先级，因此我们可以快速获得结果并且不会阻止UI
谢谢。答案 0 :(得分：2)
GPU上的批量操作会阻止新帧的渲染。解决这个问题很困难，它实际上与SNPE无关，因为我们可以使用非SNPE实现（内部基于OpenCL的框架）重现这个问题。您只需更改张量操作的位置即可缓解此问题。例如，您可以在CPU上进行计算（例如：tensorflow mobile），并且可以正常呈现UI，同时速度更慢且占用CPU更多。
可以通过设备上的开发者选项可视化我的解释。有关详细信息，请访问以下链接：https://developer.android.com/studio/profile/inspect-gpu-rendering#profile_rendering。您将能够看到几个＆＃34;交换缓冲区＆＃34; 1操作可能需要非常长的时间间隔。
最好的解决方案是使用量化网络对DSP进行计算，但是对可用的运算符和内存有很多限制。
Android 8.1可以通过NN-API抽象和GPU资源的操作系统级别调度来解决这些问题，但我不会对Google产生过多的期望。
BTW：我有一个假设的方案，通过分割批量操作来缓解这个问题。理论上，如果工作线程在50ms以下的操作之间休眠20ms，以便UI线程可以正确呈现，那么用户体验应该是可以忍受的，因为FPS可以保持在15以上。我们将尝试这种方案，因为这残疾人计划应该比基于CPU的计划快得多。答案 1 :(得分：0)
您应该能够使用AsyncTask在后台线程上运行推理。请参阅＆＃39; ClassifyImageTask＆＃39;在SNPE SDK中有一个例子。
答案 2 :(得分：0)
对于SNPE GPU运行时，您可以使用 low 执行提示，它将SNPE设置为最低GPU优先级。
通过设置 ExecutionPriorityHint_t :: Low 通过SNPEBuilder::setExecutionPriorityHint()
