idlc-sdk-build | RubyGems.org | your community gem host
Provides core libraries for idlc-sdk. This gem is part of the IDLC SDK
Nathan Cazell
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Nathan Cazell
b1cb2b5ec2bf79e6b10bde35cb357cb4c12dc2e84f219a274fd3b安装使用Qualcomm(R) Snapdragon(TM) Neural Processing Engine (NPE) SDK
本文介绍了如何开始使用Qualcomm(R)Snapdragon(TM)神经处理引擎（NPE）SDK。 从干净的Ubuntu安装开始，本教程旨在为您提供安装依赖性的步骤，设置SDK工具，下载并准备一些示例神经网络模型，最后构建可用于解决方案的示例Android APP 使用人工智能（AI）。
我们建议在专用机器上执行以下操作，以更好地了解SDK依赖关系：
1. 安装Ubuntu 14.04（推荐），例如在虚拟机上。
2. 安装最新版本的Android Studio。
3. 安装最新的Android SDK，可以从Android Studio安装，或者独立安装。
4. 安装最新的Android NDK，可以从Android Studio SDK Manager中安装，或者独立安装。
5. 安装Caffe（安装说明，本SDK推荐的git修订版d8f79537）。
# this will build Caffe (and the pycaffe bindings) from source - see the official instructions for more information
sudo apt-get install cmake git libatlas-base-dev libboost-all-dev libgflags-dev libgoogle-glog-dev libhdf5-serial-dev libleveldb-dev liblmdb-dev libopencv-dev libprotobuf-dev libsnappy-dev protobuf-compiler python-dev python-numpy
git clone https://github.com/BVLC/caffe.git ~/ cd ~/ git reset
cmake ..; make all -j4; make install
6. 可选：安装TensorFlow（推荐安装说明，版本1.0）。
# this will download and install TensorFlow in a virtual environment - see the official instructions for more information
sudo apt-get install python-pip python-dev python-virtualenv
mkdir ~/ virtualenv --system-site-packages ~/ source ~/tensorflow/bin/activate
pip install --upgrade https:
此步骤允许Snapdragon NPE SDK通过python API与Caffe和Tensorflow框架进行通信。 要在Ubuntu 14.04上设置SDK，请按以下步骤操作：
1. 确保已安装Android NDK，Caffe（这里假定为~/caffe）和可选的TensorFlow（这里假定为~/tensorflow），然后继续。
2. 下载最新的Snapdragon NPE SDK。
3. 将.zip文件解包到适当的位置（这里假定在~/snpe-sdkfolder中）。
4. 安装缺少的系统包：
# install a few more SDK dependencies, then perform a comprehensive check
sudo apt-get install python-dev python-matplotlib python-numpy python-protobuf python-scipy python-skimage python-sphinx wget zip
source ~/snpe-sdk/bin/dependencies.sh # verifies that all dependencies are installed
source ~/snpe-sdk/bin/check_python_depends.sh # verifies that the python dependencies are installed
5. 在当前控制台上初始化Snapdragon NPE SDK环境; 在将来，为每个新的控制台重复此操作：
cd ~/snpe-sdk/
export ANDROID_NDK_ROOT=~/Android/Sdk/ndk-bundle
source ./bin/envsetup.sh -c ~/caffe
source ./bin/envsetup.sh -t ~/tensorflow
初始化将设置或更新$$SNPE_ROOT，$PATH，$LD_LIBRARY_PATH，$PYTHONPATH，$CAFFE_HOME，$TENSORFLOW_HOME，此外，它将在本地复制Android NDK libgnustl_shared.so库，并更新Android AAR存档。
下载MLModels并将其转换为.DLC
Snapdragon NPE SDK不捆绑可公开的模型文件，但包含用于下载一些流行模型并将其转换为深度学习容器（“DLC”）格式的脚本。 脚本位于/ models文件夹中，它还将包含DLC模型。
以Caffe格式下载并转换预先训练的Alexnet示例：
cd $SNPE_ROOT
python ./models/alexnet/scripts/setup_alexnet.py -a ./temp-assets-cache -d
提示：查看setup_alexnet.py脚本，该脚本执行到DLC的转换。 您可能会对您的Caffe模型转换执行相同的操作。
可选：以Tensorflow格式下载并转换预训练的“inception_v3”示例：
cd $SNPE_ROOT
python ./models/inception_v3/scripts/setup_inceptionv3.py -a ./temp-assets-cache -d
提示：看一下setup_inceptionv3.py脚本，它也对模型进行了量化，缩小了75％（91MB→23MB）。
构建示例Android APP
Android APP结合了Snapdragon NPE运行时（由/android/snpe-release.aar Android库提供）和上述Caffe Alexnet示例生成的DLC模型。
1. 通过复制运行时和模型来准备APP
cd $SNPE_ROOT/examples/android/image-classifiers
cp ../../../android/snpe-release.aar ./app/libs # copies the NPE runtime library
bash ./setup_models.sh # packages the Alexnet example (DLC, labels, imputs) as an Android resource file
2.选项A：从Android studio构建Android APK：
1.启动Android Studio。
2.在~/snpe-sdk/examples/android/image-classifiers文件夹中打开项目。
3.如果提供，接受Android Studio建议来升级构建系统组件。
4.按“运行应用程序”按钮构建并运行APK。
3.选项B：从命令行构建Android APK：
sudo apt-get install libc6:i386 libncurses5:i386 libstdc++6:i386 lib32z1
libbz2-1.0:i386
./gradlew assembleDebug
上面的命令可能需要将ANDROID_HOME和JAVA_HOME设置为系统中的Android SDK和JRE/JDK的位置。
下一步是什么？
恭喜，您刚刚使用Snapdragon NPE SDK向您发布了第一个应用程序。 现在是开始创建自己的AI解决方案的时候了！
示例Android APP的源代码演示了如何正确使用SDK。 ClassifyImageTask.java是开始学习的好起点。 API文档，教程和架构详细信息可以在SDK中附带的文档中找到。 将浏览器指向/doc/html/index.html开始学习。 有关常见问题的答案可以在论坛中找到，在那里您还可以与我们的专家讨论“API”。
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求问，为什么sdk的那个dlc显示未安装，怎么安装不了
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