onnx 转 ncnn 指令
时间: 2023-05-28 22:01:22 浏览: 152
是什么?
ONNX 是一种用于表示深度学习模型的格式,而 NCNN 则是一个高性能神经网络推理框架。将 ONNX 模型转化为 NCNN 模型可以在不同平台上实现高效的推理。以下是 ONNX 转 NCNN 的指令:
```bash
./onnx2ncnn <model.onnx> <model.param> <model.bin>
```
其中,`model.onnx` 是 ONNX 模型文件,`model.param` 和 `model.bin` 则是转换后的 NCNN 模型文件。执行该命令后,系统将自动执行 ONNX 模型到 NCNN 模型的转换过程。
相关问题
onnx2ncnn 模型转换工具
您好!对于您的问题,您可以使用 CSDN 开发的 'C知道' AI,我将为您提供关于onnx2ncnn模型转换工具的信息。
onnx2ncnn是一个用于将ONNX模型转换为NCNN模型的工具。ONNX是一个开放的深度学习框架中间表示格式,而NCNN是一个高效的神经网络计算库。通过使用onnx2ncnn,您可以将在ONNX格式下训练好的模型转换为NCNN格式,以便在移动设备或嵌入式系统上进行推理。
onnx2ncnn工具提供了一个命令行接口,可以通过命令行参数指定输入的ONNX模型文件和输出的NCNN模型文件。它还支持一些可选参数,如指定输入和输出的数据格式、指定输入数据的尺寸等。使用该工具,您可以轻松地将ONNX模型转换为NCNN模型,以便在您的应用中进行推理。
您可以在CSDN开发者社区中搜索关于onnx2ncnn模型转换工具的更多详细信息和使用示例。希望这个信息对您有帮助!如果您还有其他问题,请随时提问。
windows安装onnx2ncnn
要在Windows上安装onnx2ncnn,您需要按照以下步骤进行操作:
1. 首先,将您的onnx文件拷贝到ncnn的根目录下的build-vs2019\tools\onnx文件夹中。假设您的onnx文件名为yolox.onnx。
2. 打开VS2019的本地工具命令提示符。使用cd命令切换到ncnn的根目录。例如:
```
cd <ncnn-root-dir>
```
这里的<ncnn-root-dir>是指ncnn的根目录。
3. 创建一个build文件夹,并进入该文件夹:
```
mkdir build
cd build
```
4. 使用cmake命令生成NMake Makefiles。同时指定编译类型为Release,并设置安装目录为当前目录下的install文件夹。还需要指定Protobuf的相关路径。例如:
```
cmake -G"NMake Makefiles" -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=%cd%/install -DProtobuf_INCLUDE_DIR=<protobuf-include-dir> -DProtobuf_LIBRARIES=<protobuf-lib-dir>\libprotobuf.lib -DProtobuf_PROTOC_EXECUTABLE=<protobuf-bin-dir>\protoc.exe -DNCNN_VULKAN=OFF ..
```
这里的<protobuf-include-dir>是指protobuf的include目录,<protobuf-lib-dir>是指protobuf的lib目录,<protobuf-bin-dir>是指protobuf的bin目录。
5. 使用nmake命令编译ncnn:
```
nmake
```
6. 使用nmake install命令安装ncnn:
```
nmake install
```
完成以上步骤后,您就成功安装了onnx2ncnn工具。您可以在install文件夹中找到生成的yolox.param和yolox.bin文件,它们是ncnn相应的param和bin文件。
请注意,上述步骤中的路径和文件名可能需要根据您的实际情况进行调整。另外,确保您已经正确安装了VS2019、cmake和protobuf,并将它们的路径正确配置。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Window系统中onnx转化为ncnn详细教程](https://blog.csdn.net/weixin_52583846/article/details/125065108)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [【Pytorch->ONNX->NCNN->NCNNfp16->vs编译】Windows NCNN部署](https://blog.csdn.net/qq_38253797/article/details/122318469)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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