在高通芯片的手机上怎么玩人工智能？

人工智能一直比较火，作为移动互联网时代的行业人员，感觉离我们比较近，但实践起来离我们又比较远，当今智能手机正成为最普遍的人工智能平台，那么今天我们来说一说高通在人工智能领域的一些我们可以实际操作上手的东西！

NPE，骁龙系列神经处理引擎。

本篇文章，讨论如何在基于高通骁龙芯片的手机上实践神经处理引擎！

开始之前，你需要：

1，你需要运行一个卷积模型在的一个或多个垂直行业，包括手机、汽车、物联网、AR，机器人，和机器人。

2，你需要知道如何设计和训练一个模型，或者已经有一个预先训练过的模型文件。

3，选择你的框架是caffe/caffe2或tensorflow。

4，你得有能力在Android或Linux Android原生应用java应用程序。

5，你得有一个Ubuntu 14.04开发环境。

6，最后你得有一个支持的设备来测试你的应用，也就是基于高通芯片的手机。

第一步：参考高通开发者网站，如下：

https://developer.qualcomm.com/

第二步：下载NPE SDK

目前版本是Snapdragon NPE SDK v1.6.0

骁龙NPE SDK是为了帮助开发者在高通芯片的设备上提高训练神经网络的效率，并节省时间。充分利用骁龙异构计算能力，并支持Caffe/Caffe2、TensorFlow等框架。

开发工作流程如下：

经过设计和训练，模型文件需要转换成一个.DLC（深度学习容器）文件,这个文件是由Snapdragon NPE运行时使用。转换工具将输出转换统计信息，包括一些不支持的或非加速层的信息，开发人员可以使用这些参数来调整初始模型的设计。

第三步：然后具体操作步骤请参考SDK说明吧，也就是：

安装Ubuntu、Android studio、SDK、NDK.

安装Caffe...

安装TensorFlow.

最后安装NPE SDK.

NPE SDK本身不提供公开的bundle model，通过脚本下载然后转换成深度学习容器格式，也就是DLC格式。

最后就是开发一个APP例子。

这个APP可以告诉你是否正确的使用了NPE SDK,相关的API文档、使用手册等资料在SDK中可以找到。

最后大家肯定要问了，啥手机能用？肯定是高通芯片的手机上啦。具体型号参考如下：