在nx上成功编译并移植ncnn到虚拟机和ARM板

资源摘要信息:"本文档主要介绍了在nx系统上成功编译的ncnn模型，如何将其适配到虚拟机和ARM核心板上，并进行基于ncnn的推理。在编译过程中，包含了动态库，可以方便地进行移植和使用。" 知识点一：ncnn模型介绍 ncnn是一个为手机端优化的高性能神经网络前向推理框架。它专门为移动端设备设计，能够高效运行各种深度学习模型。由于其轻量级和高效率的特点，ncnn非常适用于嵌入式系统和移动设备。 知识点二：ARM核心板 ARM核心板是一种搭载了ARM处理器的单板计算机，广泛应用于嵌入式系统和移动设备中。由于其低功耗、高性能的特点，ARM核心板在物联网、消费电子等领域有着广泛的应用。 知识点三：虚拟机 虚拟机是一种在物理计算机上模拟出来的计算机。它可以在一台物理计算机上运行多个虚拟机，每个虚拟机都可以运行独立的操作系统。虚拟机的优点是可以隔离不同的操作系统，提高系统的安全性。 知识点四：模型编译 模型编译是指将深度学习模型转换为可在特定硬件平台上运行的程序代码。在这个过程中，编译器会根据模型的结构和硬件的特点进行优化，提高模型的运行效率。 知识点五：模型适配 模型适配是指将编译好的模型应用到不同的硬件平台上。由于不同硬件平台的特性和限制，可能需要对模型进行相应的调整和优化。 知识点六：模型推理 模型推理是指使用深度学习模型对输入数据进行预测或分类的过程。在推理过程中，模型会根据其学习到的特征对输入数据进行处理，从而得到结果。 知识点七：动态库 动态库是一种在程序运行时动态加载的库文件。它可以在不同的程序之间共享，减少程序的大小，提高程序的运行效率。在本文档中，编译过程中包含了动态库，方便了模型的移植和使用。 知识点八：Linux系统 Linux是一种广泛应用于服务器和嵌入式系统的操作系统。它具有开源、高稳定性和高安全性等特点，非常适合用于深度学习和模型推理。