ncnn是腾讯开源的加速框架，对于移动端特别andriod做到了cpu上的极致优化，是工程落地的首选框架。对于pytorch模型转ncnn，一般的方法是先将.pt文件转为onnx，再通过ncnn库里的工具onnx2ncnn转换为ncnn模型。对于这种工程性质的落地，过程中会有数不清的坑，大家都懂！仅以此文记录一下在这个过程中踩过的坑！一、编译ncnn库的准备工作1.系统：ubuntu18.04 2
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2024-07-05 13:18:17
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ncnn 是一个为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架。ncnn 从设计之初深刻考虑手机端的部署和使用。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。基于 ncnn，开发者能够将深度学习算法轻松移植到手机端高效执行。之前写了2篇博客，分别介绍了轻量级人像分割PP-HumanSeg的树莓派部署和ONNX windows部署。本篇博客将使用NCNN 将PP-HumanS
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2024-01-12 14:48:05
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项目场景：现在将模型部署到嵌入式端，选择的是YOLOV3模型。训练代码使用的是U版的YOLOV3，由于各种原因，我选择直接由pytorch->onnx->ncnn进行部署。而不是直接darknet->ncnn。问题描述：onnx转ncnn时，先是报错，什么Unsqueerze不支持之类的。模型执行时，我惊讶的发现输出节点的维度不对。原因分析：对于问题1，很快就得到了答案，使用on
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2024-02-17 17:23:53
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pytorch模型（pth，pkl）转ncnn（中介onnx）（附搭建ncnn教程） 文章目录pytorch模型（pth，pkl）转ncnn（中介onnx）（附搭建ncnn教程）部署ncnn在windows上部署ncnn（基于VS2019）在Ubuntu18.04上部署ncnnpytorch模型转onnx（以TDnet为例）onnx转ncnn 部署ncnnpytorch转ncnn是要在电脑上部署好
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2024-01-23 15:25:11
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如果我们想在手机端运行我们的深度学习模型需要怎么做呢？本文介绍了端侧深度学习模型部署流程(NCNN),在了=
原创
2024-04-01 13:24:53
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综述最近在研究ocr模型（包括文本检测和文本识别）在安卓端的部署，由于工作中用到的算法是基于百度研发的PPOCR算法，最终需要在安卓端落地应用，部署框架使用的是ncnn框架，中间涉及模型转换和部署的问题，所以特意在此做一个记录，本文主要讲一下模型部署的问题，关于模型转换的讲解详见我的另一篇文章：安卓端部署PPOCR的ncnn模型——模型转换说到模型部署，顾名思义，就是通过部署框架编写相关代码使模型
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2024-03-13 10:38:05
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前言：目前基于pytorch的深度学习框架应用的越来越广泛，相关的轻量级部署框架引擎也推广的比较火热。目前主要分为两种，针对1对1和多对1，如tflite，torchlite等为1对1主要支持自家生态训的训练框架。针对多对1，其中以onnxruntime、paddle、ncnn、mnn等为主，可支持多种不同训练框架，毕竟是BAT三巨头推出来的。但是在将基于pc端生成的深度
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2023-08-23 16:51:23
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# 实现“ncnn pytorch教程”
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 下载ncnn和pytorch |
| 2 | 构建ncnn |
| 3 | 将ncnn模型转换为ncnn模型 |
| 4 | 使用ncnn模型在pytorch中进行推理 |
## 具体步骤
### 步骤1：下载ncnn和pyt
原创
2024-04-02 06:58:42
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# 如何将PyTorch模型转换为NCNN
## 整体流程
下面是将PyTorch模型转换为NCNN的整体步骤：
| 步骤 | 内容 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 将PyTorch模型转换为ONNX模型 |
| 步骤二 | 使用ncnn工具将ONNX模型转换为ncnn模型 |
| 步骤三 | 在ncnn中加载并运行模型 |
## 具体步骤
### 步骤一：将PyTo
原创
2024-03-01 04:20:07
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文章目录Python深度学习神经网络的APIpytorch简介pytorch安装GPU和CPU张量1.基本概念2.图像作为输入3.张量的创建方式弄好一个numpy数组后，利用它有四种方式创建张量没有预先确定数据，生成默认张量4.张量的计算5.重塑6.压缩与解缩7.堆叠与拼接Pytorch中的广播相同维度 不同形状张量1与标量1不同维度，不同形状预处理构建神经网络层参数前向传播预测训练数据单批次训
1.1 项目准备1.1.1. 安装Android studio这个百度上有很多对应的经验体随便找一个教程然后切换一下国内源即可安装成功这里不做赘述 这里需要说明一点我们应该安装NDK、Cmake这里根据自己的手机版本来选择对应的开发环境最后点击应用安装1.1.2. 下载解压源码下载解压NCNN和ncnn-android-yolov5工程  
目录1、刷机硬件准备2、刷机软件准备①、下载 jetson nano系统镜像②、下载 SD卡格式化软件-- SD Card Formatter③、将镜像文件写入microSD卡-- Etcher3、安装系统4、查看系统信息命令①、查看系统版本命令②、查看Linux版本号 1、刷机硬件准备①、 Jetson nano 开发套件，厂家标配；②、 MicroSD 卡，至少 16GB和读卡器；③、 5V
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2024-08-17 11:38:37
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首先编译腾讯开源的ncnn：https://github.com/tongxiaobin/ncnn在tools/pytorch里最下
原创
2023-05-05 16:57:40
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# NCNN部署Android的指南
在移动设备上进行深度学习推理变得越来越常见，尤其在Android平台上。NCNN是腾讯开源的高性能神经网络前向推理框架，特别适合在手机等嵌入式设备上部署。本文将介绍如何在Android上部署NCNN，并提供相应的代码示例。
## 一、准备工作
在开始之前，确保以下工具已安装：
- Android Studio
- CMake
- NDK (Native
前言1.ubuntu环境 安装opencv4 2.安装g++，cmake，protobuf 3.安装并测试ncnn 4.cmake编译ncnn项目 5.qt编译器内编译ncnn项目正文因为ncnn库依赖 opencv 和 protobuf 因此你需要先配置好依赖环境再编译ncnn。一、ubuntu环境 安装opencv4方法1：如果你不需要指定opencv的版本 ，可以通过指令sudo apt i
最近工作需要研究了CPU部署，为了在香橙派上部署模型（想吐槽一下这个板子，可能是树莓派jetson玩多了，对这个板子一脸嫌弃）。我试了很多种方案，其中部署最简单且效果还不错的CPU部署方案是onnxruntime。简单过一遍yolov5的ncnn部署参考上一篇export.pt文件导出onnx格式，记得形参加上--train 导出后安装onnx-simplifier，裁剪掉不需要的层。下文还有py
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2024-07-15 17:04:47
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Linux nc命令用法-g<网关>：设置路由器跃程通信网关，最多设置8个;
-G<指向器数目>：设置来源路由指向器，其数值为4的倍数;
-h：在线帮助;
-i<延迟秒数>：设置时间间隔，以便传送信息及扫描通信端口;
-l：使用监听模式，监控传入的资料;
-n：直接使用ip地址，而不通过域名服务器;
-o<输出文件>：指定文件名称，把往来传输的数据以
# PyTorch直接转NCNN：深度学习模型转换指南
在深度学习的应用中，模型的部署至关重要。PyTorch作为一个流行的深度学习框架，能够方便地构建和训练模型。但在移动设备或嵌入式系统中，TensorFlow Lite 和 NCNN 等框架成为热门选择。本文将介绍如何直接将PyTorch模型转换为NCNN格式，并为您展示相关的代码示例和图示。
## 什么是NCNN？
NCNN是一个高性能
原创
2024-09-26 03:20:51
265阅读
# 如何将PyTorch模型转换为NCNN模型
## 1. 简介
在本文中，我将向你介绍如何将PyTorch模型转换为NCNN（一个用于移动端的高性能深度学习框架）模型。这将使你能够在移动设备上部署和运行你的PyTorch模型。首先，让我们了解整个过程的流程。
## 2. 流程概述
以下是将PyTorch模型转换为NCNN模型的流程概述：
| 步骤 | 描述 |
| --- | ---
原创
2023-12-17 05:35:02
332阅读
这里代码其实大部分来自于xiongdongzhang的github项目：https://github.com/xindongzhang/MNN-APPLICATIONS，个人觉得学习一个新东西，最开始的步骤应该是用起来，至于怎么用起来，可以先参考一下别人怎么用的，将代码拆分、重组和封装，通过这一系列的过程，我们就可以基本掌握这个新东西的使用方法，会用之后，才考虑原理的学
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2024-05-04 12:38:40
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