1.精通python测试开发,精通爬虫技术,像aiohttp,scrapy
2.有AI测试开发经验,熟悉各种AI框架,像tensorflow,caffe,pytorch等
3.熟悉c++编程,精通各种编译工具,像make,cmake等
1. 独立完成snpe(ProtoBuf格式模型)-->cpp file -->compole to HTA IR code 测试工具
2. 独立完成pb(ProtoBuf格式模型)-->cpp file -->compole to HTA IR code 测试工具
3.编写精度比较工具,对模型npu(hta)模式下和tf输出(x86_64下),进行layer-by-layer的比较,并计算每个node的精度差异,mse,consine,scale_diff
4. 对mobilenetv3,等模型熟悉并做进行了精度测试,编写相关工具。
5. 独立完成dlc可视化工具,即对dlc格式的模型,对每层layer的wieghts和bias的导出,并可视化每个conv下每个channel的wieghts分布情况,以此来定位issue。
6. 完成pb切割工具,方便对pb某些node进行准确定位
1.独立完成snpe(ProtoBuf格式模型)-->cpp file -->compole to HTA IR code 测试工具 2.实现x86平台下,降噪模型的定点模拟计算,并和高通npu定点计算的结果做对比。
利用高通hexagon-nn 接口,编写自动化模型推理程序,即ndk编译的arm平台的可执行程序,大大方便了模型测试流程。