# 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
162阅读
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
230阅读
# PyTorch到NCNN模型转换：一个完整的指南
随着深度学习的普及，模型的部署与兼容性成为了研究者和开发者的关注重点。PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，而NCNN是一个针对移动平台优化的深度学习推理框架。本文将探讨如何将PyTorch模型转换为NCNN模型，并提供相应的代码示例。
## PyTorch与NCNN简介
- **PyTorch**：一种流行的深度学习框架，易于使用
# PyTorch转换成NCNN的流程
## 概述
在本文中，我们将介绍如何将PyTorch模型转换为NCNN模型。PyTorch是一种流行的深度学习框架，而NCNN是一个轻量级的神经网络前向计算框架。通过将PyTorch模型转换为NCNN模型，我们可以在移动设备上高效地运行深度学习模型。
## 步骤概览
下面是将PyTorch模型转换为NCNN模型的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
|
原创
2023-12-26 06:22:12
169阅读
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
450阅读
目录1 总体流程2 环境配置2.1 软件安装2.2 protobuf编译2.3 ncnn编译2.3 VS2019配置3 模型转换3.1 pytorch模型转onnx模型3.2 简化onnx模型3.3 onnx模型转ncnn模型 1 总体流程按照官方模型转换示例：use-ncnn-with-pytorch-or-onnx，首先将pytorch模型转为onnx模型，接着使用onnx-simplifi
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2023-08-11 16:06:32
171阅读
最近有一个比较火的ocr项目：chineseocr_lite[1]，项目中很贴心地提供了ncnn的模型推理代码，只需要交叉编译opencv添加一点bitmap转cv::Mat的代码写个简单的界面
具体过程参考：安卓端深度学习模型部署-以NCNN为例 - 带萝卜的文章 - 知乎
https://
zhuanlan.zhihu.com/p/13
7453394
就可
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2023-12-21 10:02:18
306阅读
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
143阅读
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
# 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
91阅读
文章目录一、前言1）免责声明2）写点我自己的理解3）看本文之前需要了解的知识二、实例说明1）要解决什么问题2）CNN网络模型训练组数据3）CNN网络模型三、基于Pytorch的CNN网络模型代码四、深入剖析1）learning rate和epoch怎么确定？2）看看权重是怎样的3）理解loss.backward()4）理解optimize.step()5）为什么要用zero_grad()? 一、
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2024-08-08 22:12:56
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目录基础知识（个人理解，感谢纠正）大致流程一、pth转onnx二、onnx转ncnn1、准备一个cmake环境 2、编译protobuf3、编译NCNN4、使用onnx2ncnn.exe工具踩坑预告基础知识（个人理解，感谢纠正）1、pth模型的输入可以动态变化，一次输入一张图就传[1,3,224,224]，一次输入多张图就传[n,3,224,224]，但是onnx不行，它只支持固定输入（
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2024-01-17 12:07:37
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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
110阅读
ncnn编译依赖OpenCV和protobuf一、安装OnenCV下载Releases · opencv/opencv · GitHub以OpenCV 4.5.4为例，下载Source code(zip)，##
原创
2024-04-11 14:32:05
609阅读
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
437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
# 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
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
409阅读
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，由于这里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，本文以百度开源的算法模型为初始模型主要讲一下训练模型如何转换为安卓端部署模型的问题。说到模型转换，自然会涉及原模型（推理/训练模型）、中间模型（onnx）和目标模型（ncnn
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2024-03-19 06:52:04
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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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