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
源码结构benchmark:一些常见模型的模型文件,如mobilenet,resnet,vgg等。 cmake:有关链接openmp和valkan的cmake文件,这两个都是并行计算加速用的 docs:文档,包括开发指南,构建指南等等 examples:使用ncnn的示例,包括几个常用模型的cpp调用示例,及其cmakelist文件 images:此目录无关紧要,是页面上的图片 src:ncnn源
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2024-04-05 10:21:17
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文章目录前言ncnn学习过程记录一、 ncnn_demo工程的编译(PC x86 demo)二、简单的测试代码修改三、ONNX转NCNN四、将文件PUSH到平台1.安装adb:2.文件结构3.传文件到平台3.1将模型s-416放在平台data/ncnn_demo/data/下3.2将数据imgs放在平台data/ncnn_demo/data/下3.3将可执行文件ncnn_demo放在平台data
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2024-09-08 13:39:48
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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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Caffe学习系列(十):腾讯ncnn框架《手把手AI项目》七、MobileNetSSD通过Ncnn前向推理框架在PC端的使用(目标检测 objection detection)1.ncnn安装安装依赖sudo apt-get install -y gfortran
sudo apt-get install -y libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-
由于本人使用的系统是win10,所以记录也是在win10下使用ncnn。前期准备网上很多介绍ncnn的配置教程都是从头开始构建编译,其实官方已经编译好一些版本的ncnn,直接下载就行了,没有必要从头开始编译。 官方github: https://github.com/Tencent/ncnn从官方仓库的页面,点击releases 我用的是vs2019,shared是动态链接版本,我下的就是shar
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2024-05-15 20:52:37
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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
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
作者 | 唐超编辑丨极市平台导读 本文将YOLOX训练的模型转到ncnn进行推理加速。YOLOX最近刷屏了,关键是官方仓库直接给出了ncnn、tensorRT、openvino、onnxruntime实现,简直是无 比 良 心bù gěi huó lù!!!0x00 YOLOX目标检测懂得都懂,异常强大。贴上链接方便大家感受:https://github.com/Megvii-Base
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2022-10-05 15:05:54
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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 |
|-------|----------
(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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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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3评论
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。
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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0.调用实例先看一个调用实例,顺着调用流程探寻ncnn内部具体实现细节。#include "net.h"
int main(int argc, char **argv)
{
ncnn::Mat in;
ncnn::Mat out;
ncnn::Net net;
net.load_param("model.param");
net.load_mo
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2024-03-19 20:28:41
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