深入理解NCNN编译与使用：深度学习的轻量级实践

作者：JC2023.12.25 16:00浏览量：10

简介：NCNN编译使用

NCNN编译使用
一、背景
NCNN是一个轻量级的深度学习推理框架，特别适合在移动端和嵌入式设备上运行。它由Tencent开发，主要用于QQ和微信等产品的图像处理和机器学习任务。由于其高效、快速和轻量级的特性，NCNN在许多场景中都得到了广泛应用。
二、编译过程

  1. 安装依赖
    在开始编译之前，需要先安装一些依赖项。这些依赖项包括CMake、Boost、Glog和GFlags等。在大多数Linux发行版中，可以使用包管理器安装这些依赖项。例如，在Ubuntu中，可以使用以下命令安装：
    1. sudo apt-get install cmake libboost-dev libglog-dev libgflags-dev
  2. 获取源代码
    使用git可以从GitHub上获取NCNN的源代码：
    1. git clone https://github.com/Tencent/ncnn.git
  3. 编译
    进入源代码目录，然后使用CMake进行配置和编译：
    1. cd ncnn
    2. mkdir build
    3. cd build
    4. cmake ..
    5. make -j4
    以上命令将生成一个静态库文件和一个头文件。静态库文件名为libncnn.a，头文件名为ncnn.h。
    三、使用NCNN进行推理
  4. 加载模型
    使用NCNN进行推理的第一步是加载模型。NCNN支持多种模型格式，包括ncnn和caffemodel等。可以使用NCNN提供的工具将其他格式的模型转换为ncnn格式。加载模型的代码如下：
    1. ncnn::Net net;
    2. net.load_param("path/to/model.param");
    3. net.load_model("path/to/model.bin");
  5. 创建输入数据
    NCNN需要将输入数据存储在一个特定的数据结构中。可以使用NCNN提供的API来创建输入数据：
    1. ncnn::Mat in = ncnn::Mat::from_pixels_resize(image.data, ncnn::Mat::PIXEL_BGR, image.cols, image.rows, 224, 224); // 输入图像大小为224x224，通道顺序为BGR
    2. in.copy_to_image(); // 将数据复制到指定的图像结构中

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