MNNConvert
时间: 2023-11-07 17:06:37 浏览: 39
MNNConvert是一个开源的模型转换工具,用于将模型从各种常见的深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch等)转换为MNN(Mobile Neural Network)格式,以便在移动设备上进行推理。MNN是一个高效的神经网络推理引擎,旨在提供快速、轻量级的推理能力。
MNNConvert提供了命令行界面,使得用户可以方便地将已经训练好的神经网络模型转换为MNN格式。它支持多种框架之间的转换,并且具有可自定义的选项,以便用户可以根据自己的需求进行调整。
MNNConvert的使用方法与常见的命令行工具类似,用户只需提供输入模型文件、输出目标文件和相应的参数即可完成转换过程。通过MNNConvert,用户可以将训练好的模型快速部署到移动设备上进行推理,从而实现高效的深度学习应用。
相关问题
mnn部署yolov5
要使用MNN部署YOLOv5,首先需要将YOLOv5模型转换为MNN格式。可以使用GitHub上的代码将YOLOv5模型转换为MNN模型。根据给定的命令,可以通过运行以下命令将YOLOv5s模型转换为MNN模型:
```
./MNN-1.1.0/build/MNNConvert -f ONNX --modelFile yolov5s.onnx --MNNModel yolov5s.mnn --bizCode MNN
```
同样地,将YOLOv5ss模型转换为MNN模型的命令如下:
```
./MNN-1.1.0/build/MNNConvert -f ONNX --modelFile yolov5ss.onnx --MNNModel yolov5ss.mnn --bizCode MNN
```
这些命令会将YOLOv5模型转换为MNN模型,并且可以根据需要进行相应的调整。
接下来,可以使用MNN库来加载和运行转换后的MNN模型。可以使用MNN提供的API来进行目标检测。具体的部署方式可以参考中的相关文档和示例代码。
对于导出YOLOv5的onnx文件,可以使用以下命令:
```
python export.py --weights weights/yolov5m.pt --include onnx
```
这将导出yolov5m.pt为onnx文件,以供后续的模型转换和部署使用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【深度学习】YOLOv5 工程落地部署过程,MNN转化,使用细节](https://blog.csdn.net/x1131230123/article/details/125620342)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]
pytorch mnn
PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架,而MNN是一个支持移动端的深度学习推理引擎。根据引用,MNN可以支持将PyTorch模型转化为MNN格式,以实现在移动设备上进行人脸检测、目标检测等任务。
转换PyTorch模型为MNN格式的过程可以分为几个步骤。首先,需要将PyTorch模型转换为ONNX模型。可以使用工具如onnx2ncnn.exe(引用)或MNNConvert.exe(引用)将ONNX模型转换为MNN模型。转换完成后,可以在移动设备上使用MNN引擎加载和运行这些模型。
总结来说,要将PyTorch模型转化为MNN格式,可以按照以下步骤操作:
1. 将PyTorch模型转换为ONNX模型。
2. 使用onnx2ncnn.exe或MNNConvert.exe工具将ONNX模型转换为MNN模型。
3. 在移动设备上使用MNN引擎加载和运行转换后的MNN模型。
这样就可以实现在移动设备上使用PyTorch模型进行推理任务了。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [MNN-APPLICATIONS-master.zip](https://download.csdn.net/download/AQSWDE123456789/12495277)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [39、Pytorch口罩模型,转成ncnn和mnn进行口罩检测](https://blog.csdn.net/sxj731533730/article/details/123273488)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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