# PyTorch 模型转换为 MNN 的完全指南
随着深度学习的快速发展，更多的框架应运而生，各具特色。PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，而MNN是一个由阿里巴巴推出的跨平台深度学习推理引擎。本文将介绍如何将PyTorch模型转换为MNN模型，并提供详细的代码示例以及流程图和序列图，帮助读者更好地理解。
## 为什么选择MNN？
MNN是一个高性能的深度学习推理引擎，支持多种平台
原创
2024-09-27 06:22:09
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PyTorch模型定义1. PyTorch模型定义的方式模型在深度学习中扮演着重要的角色，好的模型极大地促进了深度学习的发展进步，比如：CNN：解决了图像、视频处理中的问题RNN/LSTM：解决了序列数据处理的问题GNN：在图模型上发挥着重要作用当了解使用了深度学习的项目时，一般首先需要了解该项目使用了哪些模型，因此本节将主要讲解模型定义的方式、看懂GitHub上的模型定义、根据实际需求灵活选取模
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2023-08-31 11:24:25
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1、离散选择模型1.1 离散选择模型简介DCM，Discrete Choice Model，即离散选择模型，DCM的常见模型有很多，包括二项Logit/Probit、多项Logit（MNL）、嵌套式Logit、有序Logit/Probit、混合Logit。所以在介绍MNL模型之前，先来介绍这个大类。离散选择模型（Discrete Choice Model, DCM）在经济学领域和社会学领域都有广泛
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2023-12-21 16:52:37
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1. 训练代码pytorch自身部署较麻烦，一般使用onnx和mnn较为实用训练模型的代码：import torchimport torch.nn as nnimport torchvisionimport torchvision.transforms as transformsimport torch.optim as optimfrom torch.optim import lr_sch
原创
2021-12-14 17:30:24
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目录将pytorch训练好的.pth模型转为.onnx模型使用MNNConvert命令将.onnx模型转为.mnn模型（linux上进行）第一种方法第二种方法报错解决大概过程就是训练量化创建DataLoader加载模型将模型设置为训练量化模式定义优化器训练测试保存模型量化精度将pytorch训练好的.pth模型转为.onnx模型import torch
import torch.onnx
impo
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2023-08-13 16:21:53
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文章目录前言一、大概流程及ONNX模型简介二、环境配置1、需要安装的软件2、在Windows系统下构建ncnn环境3、VS2015配置三、步骤1、把PyTorch模型（.pth文件）转为onnx模型（.onnx文件）2、简化onnx模型3、生成ncnn模型4、使用VS编译ncnn模型总结 前言 最近需要部署深度学习模型，选用了腾讯的ncnn框架，也就是要把训练好的PyTorch模型（.pth文
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2023-12-06 20:52:59
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# PyTorch转MNN的实现流程
## 引言
PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，而MNN是一个高效的神经网络推理引擎。将PyTorch模型转换为MNN模型可以在移动设备上进行快速推理。本文将介绍如何将PyTorch模型转换为MNN模型的具体步骤，并提供相应的代码示例。
## 整体流程
下面是将PyTorch模型转换为MNN模型的整体流程：
```mermaid
flowchar
原创
2024-01-21 10:41:06
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cd project/android
mkdir build_64 && cd build_64
../build_64.sh "-DMNN_LOW_MEMORY=true -DMNN_CPU_WEIGHT_DEQUANT_GEMM=true -DMNN_BUILD_LLM=true -DMNN_SUPPORT_TRANSFORMER_FUSE=true -DMNN_ARM82=t
1. Pytorch分类器网络# 定义一个简单的分类网络class SimpleNet(nn.Module): def __init__(self): super(SimpleNet, self).__init__() # 三
原创
2021-12-15 17:09:50
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在进行“MNN模型量化”的过程中，我们常常会面临如何有效备份、恢复、处理灾难场景以及集成工具链的问题。因此，这篇文章将详细介绍解决这些问题的过程。我们将明确每一步的流程，并配合具体的代码示例和图表，帮助理解。
首先，确保我们所使用的模型经过量化可以显著提升推理速度，为此需要进行数据处理和模型优化。
## 备份策略
为了安全地管理和保存我们的模型及其数据，强有力的备份策略是必不可少的。以下是备
本文以 MNIST 图片数据集的数字识别为例，介绍 PyTorch 框架训练 CNN 模型的基本过程、 PyTorch 模型转换为 ONNX 模型的方法，以及ONNX 模型的运行。MNIST 数据集的导入 MNIST 数据集网址：MNIST dataset导入数据集的代码如下：import torch
import torch.utils.data as data
import torchvisi
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2023-10-18 19:41:39
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OpenMMLab：模型部署系列教程（一）：模型部署简介OpenMMLab：模型部署系列教程（二）：解决模型部署中的难题知道你们在催更，这不，模型部署入门系列教程来啦~在前二期的教程中，我们带领大家成功部署了第一个模型，解决了一些在模型部署中可能会碰到的困难。今天开始，我们将由浅入深地介绍 ONNX 相关的知识。ONNX 是目前模型部署中最重要的中间表示之一。学懂了 ONNX 的技术细节，就能规避
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2023-11-20 21:34:45
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之前用pytorch是手动记录数据做图，总是觉得有点麻烦。学习了一下tensorboardX，感觉网上资料有点杂，记录一下重点。由于大多数情况只是看一下loss,lr,accu这些曲线，就先总结这些，什么images,audios以后需要再总结。1.安装：有各种方法，docker安装，使用logger.py脚本调用感觉都不简洁。现在的tensorboardX感觉已经很好了，没什么坑。在命令行pi
作者：livan模型原理CTR预估的发展过程中，LR模型是比较常用的方法，因为其计算量小容易并行，工业上应用非常广泛，同时也引发了各位大佬基于LR模型的优化改进，这一改进通常有两个方向，一个是走融合路，即GBDT+LR样式，将LR模型与其他的模型算法结合，达到优势互补的效果；另一个就是因子分解，即FM系列探索，它们的主要思想就是构造交叉特征或者是二阶的特征来一起进行训练。
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2024-08-20 15:29:48
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一、提出问题将用户进行分类，进行精细化运营二、理解数据1)采集数据数据来源：https://www.kaggle.com/jihyeseo/online-retail-data-set-from-uci-ml-repowww.kaggle.com2)导入数据3)查看数据集的信息对字段的理解交易单号 InvoiceNo：字符串类型。六位数组成。c开头表示交易取消产品编号StockCode：字符串类型
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2024-08-15 14:35:54
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在 Python 中，我们安装第三方模块，有三种方式。第一种方式是第三方模块提供一个安装程序， 我们用 Python 解释器去执行这个程序即可；剩下两种方式是通过 setuptools 这个工具完成的。Python 有两个封装了 setuptools 的包管理工具：easy_install 和 pip，目前官方推荐使用 pip，这两个模块在 Python 3.7 版本 中已经作为内置模块存在了，所
目前主流的推理框架有：阿里的mnn，腾讯的ncnn，NVIDIA的TensorRT，Intel的OpenVINO深度学习推理框架如何选择深
原创
2023-01-05 20:37:05
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PyTorch 是一个纯命令式的深度学习框架。它因为提供简单易懂的编程接口而广受欢迎，而且正在快速的流行开来。例如 Caffe2 最近就并入了 PyTorch。可能大家不是特别知道的是，MXNet 通过 ndarray 和 gluon 模块提供了非常类似 PyTorch 的编程接口。本文将简单对比如何用这两个框架来实现同样的算法安装PyTorch
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2024-05-20 09:29:47
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mnn, python自:MNN模型文件参数修改（python）生
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2022-03-23 14:26:38
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mnn, 离线量化1. 前言mnn的离线量化，需要首先将其他模型转换成mnn的模型表达，再进行量化。这里我们采用MAX_ABS进行weight权重量化，KL散度进行激活值的量化，int8对称量化。2. Code2.1 mnn模型读入与解析std::unique_ptr<MNN::NetT> netT; { std::ifstream input(modelFile); std::ostringstream outputOs; .
原创
2022-03-23 14:27:29
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