ncnn入门指南 - 高性能神经网络推理框架

ncnn - 高性能神经网络推理框架

ncnn是由腾讯开发的一个高性能神经网络推理计算框架,专门为移动平台优化。它具有以下特点:

• 无第三方依赖,跨平台
• 手机端CPU的速度快于目前所有已知的开源框架
• 针对移动端做了深度优化

主要特性

• 高效轻量:专为移动设备如手机、树莓派等资源受限设备优化
• 量化支持:支持模型量化,进一步提升性能并减少内存占用
• 兼容性强:兼容TensorFlow、Caffe、ONNX等主流深度学习框架
• 易于使用:提供了友好的模型转换工具,方便集成到各类应用中

安装使用

1. 从GitHub下载源码:

git clone https://github.com/Tencent/ncnn.git
cd ncnn

2. 编译安装(以Linux为例):

mkdir build
cd build
cmake ..
make
make install

3. 在项目中使用ncnn:

#include "net.h"

ncnn::Net net;
net.load_param("model.param");
net.load_model("model.bin");

ncnn::Mat in = ncnn::Mat::from_pixels(image_data, ncnn::Mat::PIXEL_BGR, w, h);
ncnn::Mat out;
net.extract("output", out);

支持平台

ncnn支持多种开发平台:

• Android / iOS
• Windows / Linux / macOS
• 树莓派 / NVIDIA Jetson等嵌入式设备
• WebAssembly

学习资源

• 官方文档
• Examples
• ncnn源码
• 模型转换工具

社区支持

• GitHub Issues: https://github.com/Tencent/ncnn/issues
• QQ群: 637093648 (答案:卷卷卷卷卷)
• Telegram群: https://t.me/ncnnyes

ncnn作为一个高性能、跨平台的神经网络推理框架,非常适合移动端和嵌入式设备的AI应用开发。欢迎开发者们尝试使用并为项目贡献代码!

🚀 如果您对ncnn感兴趣,不妨star一下GitHub仓库,关注项目的最新动态。