简单介绍:说明: 复杂的项目需要配置各种环境,若设置少可直接硬编码,设置多的话可通过加载配置/加载文件/加载变量的方式来设置app.config.update(
DEBUG=True,
)扩展: app.config是flask.config.Config类的实例,继承子PY内置数据结构dict,所以可以使用如上update方法,支持传入多个键值对,其实app.config内置很多配置变量
在机器学习和深度学习的实际应用中，如何使用 Python 调用 NCNN（Neural Network Computing N一款高效的神经网络推理框架）并加载预训练模型是一个常见的问题。NCNN 的目标在于在移动设备上高效地运行深度学习模型，而 Python 作为一种高级编程语言，因其简洁性和易用性而受到广泛欢迎。然而，许多开发者在开始使用 Python 与 NCNN 结合时会遇到一些挑战。
在进行“python ncnn 加载模型推理”工作时，以下是对整个过程的详细记录。这篇博文将包含环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、安全加固和版本管理等多个模块内容，以确保整个过程的清晰和逻辑性。
## 环境预检
在执行任何操作前，务必检查系统环境是否满足要求。以下是系统要求表格：
| 组件 | 最低要求 | 推荐要求 |
|------
onnxoptimizer、onnxsim被誉为onnx的优化利器，其中onnxsim可以优化常量，onnxoptimizer可以对节点进行压缩。为此以resnet18为例，测试onnxoptimizer、onnxsim对于模型的优化效果。onnxoptimizer、onnxsim的安装代码如下所示：pip install onnxoptimizerpip install onnxsim1、res
1、 openvinoopenvino是英特尔推出的一套基于深度学习的计算机视觉加速优化框架， 用二代神经计算棒NCS2,就从openvino开始。 （NCSDK对应的是NCS1，在这篇博客有一个对比 可以看到，要用NCS加速要用openvino，而openvino只支持一些特定的框架（不包括yolov3的darknet和pytorch，所以各种模型的转换是很重要的一步）在官网下载工具包，然后配置
本章我们介绍仿真环境搭建是基于Modelsim SE的。Modelsim有很多版本，比如说Modelsim-Altera，但是笔者还是建议大家使用Modelsim-SE，Modelsim-Altera实际是针对Altera 的OEM版本，它事先将Altera的一些IP核仿真库添加到了工具中，但功能上有一些缩减。而Modelsim-SE需要自己手动添加这些仿真库，但是功能更全，而且工作中，工程师更倾
什么是魔法函数？Python的一种高级语法一般用于在类中自定义函数（函数名格式一般为__xx__)，并且绑定到类的特殊方法中。比如在类A中自定义__str__()函数，则在调用str(A())时，会自动调用__str__()函数，并返回相应的结果。Python中以双下划线(xx)开始和结束的函数（不可自己定义）为魔法函数。调用类实例化的对象的方法时自动调用魔法函数。在自己定义的类中，可以实现之前的
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2024-10-16 15:21:38
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# 如何实现 ncnn Python 接口
ncnn 是一个高性能的神经网络前向推理框架，专为移动端和边缘设备设计。本文将指导你一步步实现 ncnn 的 Python 接口，帮助你在 Python 中使用 ncnn 进行模型推理。
## 整体流程
下面是实现 ncnn Python 接口的步骤表：
| 步骤 | 描述 |
|------|
在进行“python 测试ncnn”相关的工作时，我们必须首先理解背景、技术原理以及实践应用。本文将详细总结这个过程，以期能为后续的研究和应用提供参考。
在现代深度学习框架中，NCNN是一个高效的神经网络前向推理计算框架，特别适合移动端和边缘设备。其核心在于支持多种深度学习模型的轻量化运行，而Python作为一种易用的语言，可以很方便地对其进行测试。
### 流程图
```mermaid
f
NumPy简介NumPy（NumericalPython）是Python数据分析必不可少的第三方库，NumPy的出现一定程度上解决了Python运算性能不佳的问题，同时提供了更加精确的数据类型，使其具备了构造复杂数据类型的能力。本身是由C语言开发，是个很基础的扩展，NumPy被Python其它科学计算包作为基础包，因此理解np的数据类型对python数据分析十分重要。NumPy重在数值
在这篇博文中，我将深入探讨如何使用 ncnn 对图片进行推理的过程。ncnn 是一个高效的神经网络前端，专为移动端和边缘设备设计，非常轻量且易于使用。本文将从多个层次分析这一过程，包括背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、应用场景和案例分析。
## 背景描述
在计算机视觉领域，推理是指使用训练好的模型进行预测的过程。ncnn 作为一个高效的推理框架，被广泛应用于图像分类、目标检测等任务。其轻
# Python使用ncnn模型的指南
在今天的文章中，我将指导你如何在Python中使用ncnn模型。ncnn是一个高性能的神经网络推理框架，主要用于移动端和嵌入式设备。我们将通过以下几个步骤来完成这一过程：
## 流程概述
下面的表格展示了我们实现这一目标的主要步骤：
| 步骤 | 内容描述 |
|-------|----------
Python调用ncnn模型
## 引言
在深度学习领域，有很多强大的框架可以用来构建和训练模型，如TensorFlow、PyTorch等。然而，这些框架在嵌入式设备上运行时往往面临性能和资源限制的挑战。而ncnn是一个高性能的深度学习推理框架，它专注于移动设备和嵌入式设备的性能优化，能够有效地在资源受限的设备上运行深度学习模型。
本文将介绍如何使用Python调用ncnn模型，并提供相应的代
原创
2023-08-31 12:22:34
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（三）循环语句1.while 循环while循环的代码块会一直循环执行，直到布尔表达式的值为布尔假。while 布尔表达式:
代码块如果布尔表达式不带有<、>、==、！=、in、not in等运算符，仅仅给出数值之类的条件，也是可以的。当while后写入一个非零整数时，视为真值，执行循环体；写入0时，视为假值，不执行循环体。也可以写入str、list或任何序列，长度非零则视为真
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2024-09-17 16:00:48
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PyTorch的核心是提供两个主要功能：n维张量，类似于numpy，但可以在GPU上运行 自动区分以构建和训练神经网络拟合 y=sin(x)以三阶多项式为例。该网络将具有四个参数。使用numpy实现使用numpy操作手动实现网络的前向和后向传递，使用numpy使三阶多项式拟合正弦函数。# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import math
#
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2024-10-16 19:41:53
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这里在linux系统上使用geocat实现NCL风格的图片绘制Linux上安装 geocat
conda update conda
conda create -n geocat -c conda-forge geocat-viz
conda activate geocat
conda update geocat-vizDataset- NOAA Optimum Interpolation (OI)
记录一个同门给的SNN demo，仅供自己参考1 SNN和ANN代码的差别SNN和ANN的深度学习demo还是差一些的，主要有下面几个：输入差一个时间维度T，比如：在cv中，ANN的输入是：[B, C, W, H]，SNN的输入是：[B, T, C, W, H]
ANN求梯度时可以直接用backward()，SNN由于不可导，需要手写反向传播
SNN中涉及神经元的选择问题（比如LIF, IF,
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2024-05-30 23:34:21
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代码链接：本代码可以在模拟器下进行跑。环境：windows10Android studio 3.6Sdk：android10 api 29Ndk：r15cNcnn：20200226Linux下的代码测试：cd mtcnn_linux/build
cmake ..
make
./mtcnn如果可以跑通，输出正确结果，证明mtcnn代码的准确性。实际操作的时候，首先基于linux把c++代码调试通，方
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2024-02-24 14:12:03
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1、下载和编译ncnngit clone https://github.com/Tencent/ncnn
cd ncnn
mkdir build && cd build
cmake .. #编译目录下的CMakeLists.txt
打开根目录下的CMakeLists.txt文件，定位到最后六行，修改如下： add_subdirectory(examples)
# add_
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2023-07-10 22:12:35
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主要任务：将mobileNet模型转换为ncnn模型
参考博客：
实现方法：
１、前提条件：下载并成功编译ncnn
（主要参考github文档：https://github.com/Tencent/ncnn/wiki/how-to-build）
install g++ cmake protobuf
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2024-08-22 11:43:47
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