MNN学习资料汇总 - 阿里巴巴开源的高效轻量级深度学习推理引擎

MNN简介

MNN(Mobile Neural Network)是阿里巴巴开源的一个高效、轻量级的深度学习推理引擎。它支持深度学习模型的推理和训练,在移动设备上具有业界领先的推理和训练性能。

MNN目前已经在淘宝、天猫、优酷、钉钉等30多个阿里巴巴的应用中集成使用,覆盖了直播、短视频、搜索推荐、以图搜货、互动营销、权益发放、安全风控等70多个使用场景。除此之外,MNN还被用于物联网等嵌入式设备中。

官方资源

• MNN GitHub仓库 - 项目源码和详细说明
• MNN官网 - 提供预训练模型、可视化训练工具和一键部署等功能
• MNN文档(语雀) - 详细的使用文档和API说明
• MNN文档(ReadTheDocs) - 另一个版本的文档

主要特性

1. 轻量化:针对设备优化,无依赖,易于部署到移动设备和各种嵌入式设备。
2. 通用性:支持TensorFlow、Caffe、ONNX、TorchScript等主流框架,覆盖CNN、RNN、GAN、Transformer等常见网络。
3. 高性能:使用大量优化的汇编代码实现核心计算,充分利用ARM/x64 CPU。支持Metal/OpenCL/Vulkan在移动GPU上推理,CUDA支持NVIDIA GPU。
4. 易用性:支持类似numpy的操作进行数值计算,提供轻量级的图像处理模块,支持在PC/移动端构建和训练模型。

工具链

• MNN-Converter: 将其他框架模型转换为MNN模型,并进行图优化以减少计算量
• MNN-Compress: 压缩模型以减小体积并提高性能/速度
• MNN-Express: 支持控制流模型,使用MNN的OP进行通用计算
• MNN-CV: 基于MNN的轻量级OpenCV替代库
• MNN-Train: 支持训练MNN模型

学习资源

1. MNN入门教程 - 官方提供的快速上手指南
2. MNN Python API教程 - 使用Python API进行推理、训练和图像处理
3. MNN C++ API文档 - C++ API的详细说明
4. MNN模型转换指南 - 如何将其他框架模型转换为MNN格式
5. MNN性能优化技巧 - 提高MNN推理性能的方法

社区交流

MNN社区主要使用钉钉进行讨论,虽然讨论主要以中文为主,但也欢迎英语使用者参与:

• 钉钉群1(已满): 23329087
• 钉钉群2(已满): 23350225
• 钉钉群3: 扫描下方二维码加入

总结

MNN作为一个高性能、轻量级的深度学习推理引擎,在移动和嵌入式场景下有着广泛的应用。通过本文提供的各类学习资源,开发者可以快速掌握MNN的使用方法,将其应用到实际项目中。无论是想要了解MNN的基本概念,还是深入研究其性能优化技巧,这里列出的资源都能为你提供有力的支持。希望这份学习指南能帮助你在深度学习推理领域更进一步!