【详细讲解MNN介绍,安装和编译】

2024-03-30 00:20

本文主要是介绍【详细讲解MNN介绍,安装和编译】,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

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MNN介绍,安装和编译

  • 什么是MNN?
  • MNN的特点
  • 安装和编译MNN
  • 注意事项

什么是MNN?

MNN(Mobile Neural Network)是一个由阿里巴巴团队开发的轻量级深度学习框架。它专为移动端和嵌入式设备设计,旨在帮助开发者更容易地将深度学习模型部署到各种不同的平台(如iOS、Android、Linux等)并进行高效的边缘计算。MNN着重于优化运行速度和减少内存占用,从而能在资源受限的设备上实现实时的神经网络推理。

MNN的特点

  • ✨跨平台运行:可在Android、iOS、Linux等多个平台上运行。
  • ✨轻量化:具有很小的运行时内存占用和磁盘占用。
  • ✨优化的运行效率:提供多种计算优化,如使用ARM NEON指令集进行加速。
  • ✨易用的API:支持C++和Python API,并提供模型转换工具,可以将预训练的模型转换为MNN格式。
  • ✨支持多种神经网络组件:支持CNN、RNN、GAN等多种类型的网络。

安装和编译MNN

安装和编译MNN的步骤可能会随着时间发生变化,因此建议查看MNN的官方Github页面获取最新的安装指南。以下是基于知识截至日期(2023年4月)的常规步骤:

  1. 💝克隆MNN仓库:

    git clone https://github.com/alibaba/MNN.git
    cd MNN
    
  2. 💝编译MNN:
    编译之前确保系统中已安装CMake和相应的编译工具。

    对于Linux和macOS用户:

    ./schema/generate.sh
    mkdir build
    cd build
    cmake .. -DMNN_BUILD_CONVERTER=true && make -j4
    

    上面的命令会同时编译MNN的核心库和模型转换工具。make -j4 中的 -j4 表示并行编译,您可以根据自己的处理器核心数调整这个参数。

    对于Windows用户,建议使用CMake GUI来配置并生成解决方案文件,然后使用Visual Studio进行编译。

  3. 💝安装Python绑定(可选):
    如果想要在Python中使用MNN,可以编译和安装MNN的Python绑定:

    pip install -U pip
    cd <MNN根目录>
    pip install .
    
  4. 💝使用MNN转换器:
    要将训练好的模型转换成MNN格式,你可以使用MNN提供的转换工具。以将ONNX模型转换为例:

    ./MNNConvert -f ONNX --modelFile <your-onnx-model>.onnx --MNNModel <output-mnn-model>.mnn --bizCode biz
    

注意事项

  • 🏆在编译之前,请确保已经安装了所有必需的依赖项,如CMake和相应的编译工具链。
  • 🏆建议查看MNN的GitHub页面的“README.md”和“doc”文件夹中的文档,以获取详细的编译选项和运行指南。
  • 🏆如果在编译过程中遇到问题,请查看项目的“issues”部分,看看是否有其他人遇到了类似问题,或者提出一个新的issue。

以上信息可能不完全最新,所以安装和使用MNN时应始终参考其官方文档。

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