摘要 本文介绍了在Windows Snapdragon平台上使用QAI AppBuilder和Python Gradio构建WebUI AI应用程序的完整流程。主要包括环境设置、依赖安装、示例应用运行等步骤，特别详细说明了GenieWebUI的配置方法，包括模型下载、服务启动和API调用。文章还提供了图像修复、StableDiffusion等应用示例，并指导用户如何设置自定义模型。所有操作都可通过

Zhang et al., 2019）和随机网络（Xie et al., 2019;Esser et al., 2020）、激活压缩（Jain et al., 2018）和内核修改减少了个别操作的复杂性或移除某些计算。表 2 总结了 SwiftNet（Zhang et al., 2019）在不同算法下的调度时间，以展示分治和自适应软预算技术带来的加速。还有大量关于在硬件加速器上调度操作（Abdel

深度学习已经成为许多机器学习应用的重要组成部分，现在可以在无数的电子设备和服务中找到，从智能手机和家用电器到无人机、机器人和自动驾驶汽车。随着深度学习在我们日常生活中的普及和影响力的增加，对快速和高效的神经网络推理的需求也在增加。神经网络量化是减少推理过程中能量和延迟需求的最有效方法之一。量化允许我们从浮点表示转换为定点格式，并结合利用高效定点运算的专用硬件，有潜力实现显著的功耗节约和推理加速。然

前向传递与图4中的相同，但在后向传递中，由于使用了直通估计器的假设，我们有效地跳过了量化器块。然而，如果我们观察图4的计算图，要训练这样的网络，我们需要通过模拟的量化器块进行反向传播。这会带来一个问题，因为方程（4）中的最近舍入操作的梯度在任何地方要么为零，要么未定义，这使得基于梯度的训练变得不可能。为了清晰起见，我们假设对称量化，即z = 0，但是相同的结果适用于非对称量化，因为零点是一个常数。

请注意，输入维度在转换过程中嵌入到 DLC 模型中，但在某些情况下，可以在 SNPE 对象创建/构建时通过 Snpe_SNPEBuilder_SetInputDimensions() 进行覆盖。使用高通神经处理SDK 运行 DeepLabv3 将生成一个尺寸为 513x513x1 的输出分割图，其中每个元素都是一个整数，代表一个类别（例如 0=背景等）。在高通神经处理SDK 转换之后，您应该有一个

本教程演示如何使用 QAI AppBuilder 运行分类模型。在运行本教程之前，请参阅以下要求：确保 Qualcomm® AI Runtime SDK 中的依赖库已准备就绪。要检查这一点，您可以查看 sample/qai_libs 中是否有文件。您可以从QAI AppBuilder快速上手（4）：用户指南获取有关如何手动准备这些库的更多信息。

摘要：Qualcomm® AI Runtime SDK为AI开发提供统一的API支持，支持在Snapdragon X Elite设备上运行模型。开发人员可通过高通软件中心或QPM下载SDK，并根据不同平台架构（x64/ARM64）选择对应的运行时库。Python项目可使用QNNContext等API进行模型初始化和推理，C++项目则通过libappbuilder.dll提供的接口实现。文档详细说明

重新组织不规则连接神经网络的计算图可能会显著减少计算过程中的峰值内存占用µpeak。例如，值得注意的是，大量基于 NAS 的研究（Liu et al., 2019a;Zhang et al., 2019）大量使用连接作为合并来自输入激活的多个分支信息的自然方法，从而扩大神经架构的搜索空间。然而，具有许多入边的连接可能会延长输入激活的存活时间并增加内存压力，这在资源受限的场景中尤其不利。为了解决这个

一、卷积神经网络层级分析卷积神经网络（CNN）由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成，即INPUT（输入层）-CONV（卷积层）-RELU（激活函数）-POOL（池化层）-FC（全连接层）。卷积层用它来进行特征提取，如下：输入图像是32323，3是它的深度（即R、G、B），卷积层是一个553的filter(感受野),这里注意：感受野的深度必须和输入图像的深度相同。通过一个filter与输

FCN网络是深度学习图像分割领域的奠基之作，有着极大的意义．今天就来简单介绍一下FCN全卷积网络。这篇论文的标题为"Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation"，也就是全卷积网络应用于语义分割．传统的分类卷积神经网络，如AlexNet，VGG等都是输入一幅图像，输出图像所属类别的概率，因此为对整幅图像的类别的预测．而本文中的FCN全