python和golang 精通一种编程语言需要花费很多时间，而学习一种新语言则不需要。 相信我，在编码方面没有人是完美的。 作为软件工程师，至少应该熟悉至少4–5种不同的语言，或者至少应该知道如何在短时间内学习一种新的语言。 好吧，为了让大家知道，我最近从python和javascript切换到了Golang。 因此，本文只是试图指导开发人员如何从一种语言平稳切换到另一种语言。 注意：[这篇
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2024-03-01 12:03:01
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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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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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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
简述在交通实景图中检测出交通标志，并将区域裁剪，为后续的识别做准备。颜色过滤加载图像import cv2
import numpy as np
#加载原图
img=cv2.imread('walks.jpg')
print('img:',type(img),img.shape,img.dtype)
cv2.imshow('img',img)转换为HSV通道hsv=cv2.cvtColor(img
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2024-10-11 12:59:59
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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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看了《python神经网络编程》，跟着书上敲了一下mnist手写数字的代码，对神经网络有了初步的了解。此项目为三层神经网络识别，激活函数采用sigmoid函数，数据集为mnist手写数字集，训练集包括60000个样本，测试集10000个样本。第一部分,创建神将网络模型import numpy
import matplotlib.pyplot
#%matplotlib inline用在Jupyter
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2024-07-11 06:12:58
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文章目录1. 基本数据类型2. Number（数字）强制转换3. String（字符串）强制转换格式化输出改变大小写：title()方法lower()方法upper()方法capitalize()方法swapcase()方法 ---反转大小写判断字符串首尾字符：startswith()方法endswith()方法改变文本位置：center()方法，ljust()方法rjust()方法检测字符串的
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2024-09-30 13:38:30
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1.准备知识此文需要提前掌握的知识有正则表达式、基础爬虫知识、数据字典、列表等。此外本文代码的编译环境是Python3，其中某些语句与Python2稍有不同。2.N-Gram模型在自然语言里有一个模型叫做n-gram，表示文字或语言中的n个连续的单词组成序列。在进行自然语言分析时，使用n-gram或者寻找常用词组，可以很容易的把一句话分解成若干个文字片段。使用该模型可以找到文本的核心词，那什么称为
mnn Python tensor结构是一种在进行深度学习和机器学习模型部署时经常使用的数据结构，这种结构的灵活性和高效性使其在计算复杂度方面表现优越。然而，在使用 mnn Python tensor 时，也难免遇到一些技术上的痛点，这一系列痛点促使我们不断寻找更好的解决方案。
## 初始技术痛点
1. **内存管理**：在高维度数据处理时，mnn Python tensor 结构的内存使用效
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
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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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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MNN的文档有中文https://www.yuque.com/mnn/cn/about 除了部分细节， 按照文档基本没啥问题，本文部分内容基本也是拆解文档目前windows支持的Python版本：3.5、3.6、3.7，用的时候再去这里确认下吧https://www.yuque.com/mnn/cn/usage_in_python1. Python 直接安装安装很简单，直接pip就好pip ins
封装太多，没有ncnn简洁，二次修改难度太大。源码看的难受。
原创
2021-09-07 11:40:40
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2021-09-07 11:40:24
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# MNN Android部署
在移动端应用开发中，深度学习模型的部署是一个重要的环节。MNN（Mobile Neural Network）是一个轻量级、高性能的深度学习推断框架，适用于移动端和嵌入式设备。本文将介绍如何在Android平台上部署MNN，并展示一个简单的示例代码。
## MNN简介
MNN是由阿里巴巴团队开发的深度学习推断框架，支持多种模型格式（如TensorFlow、Caf
原创
2024-06-16 04:01:53
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则 creator->onCreate(info) 实际调用的是 VulkanRuntimeCreator::onCreate 函数。，则 creator->onCreate(info) 实际调用的是 CPU
原创
2024-04-12 11:21:12
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MNN 是一个轻量级的深度神经网络推理引擎，在端侧加载深度神经网络模型进行推理预测。目前，MNN已经在阿里巴巴
原创
精选
2024-04-12 11:23:09
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在本博文中，我们将详细探讨如何在 iOS 项目中使用 MNN（Mobile Neural Network）库。MNN 是一个高效的深度学习推理框架，适用于移动设备和边缘计算。以下是我们在实现过程中总结的步骤，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、性能对比以及安全加固。
### 环境配置
首先，我们需要确保开发环境的正确配置。以下是所需的依赖和配置步骤：
#### 依赖版本表格
| 依
