VS2017编译NCNN和protobuf深度学习部署教程

资源摘要信息:"本文详细介绍了如何在Windows环境下，使用Visual Studio 2017编译器成功构建NCNN和protobuf，以部署基于CPU或GPU的深度学习算法。NCNN是一个专门为移动端优化的深度学习前向推理框架，而protobuf是Google开发的一种轻量级的数据交换格式。编译过程强调了不需要依赖任何第三方库。感兴趣的读者可以参考作者在博客上发表的详细编译过程指南。" 知识点: 1. Visual Studio 2017: 这是一款由微软开发的集成开发环境(IDE)，广泛用于Windows平台下的应用程序开发。它支持多种编程语言，并提供代码编辑、调试、编译等功能。在深度学习领域，VS2017也被用于配置和调试深度学习模型开发。 2. NCNN: NCNN是一个高性能的深度学习神经网络推理框架，专为移动端设备优化。它支持包括MobileNet、VGG、ResNet等多种常用的神经网络模型。NCNN的设计目标是为移动平台提供高效、优化的计算能力，不依赖任何第三方库，可以直接集成到移动应用中。 3. protobuf: 即Protocol Buffers，是由Google开发的一种轻量级、跨语言的数据交换格式，类似于XML或JSON，但更加小巧且执行速度更快。它在多语言之间实现数据结构序列化和反序列化的机制，常被用于通信协议、数据存储等领域。在深度学习领域，protobuf常用于模型参数的存储和传输。 4. 深度学习部署: 深度学习模型训练完毕后，通常需要被部署到相应的设备上进行实际应用。这涉及到模型的优化、转换等环节，以适应不同的硬件平台，如CPU、GPU等。在移动端部署深度学习模型，需要考虑模型的大小、运行速度和能耗等因素，因此选择合适的框架如NCNN显得尤为重要。 5. 编译过程: 编译是将源代码转换为机器代码的过程，是软件开发中的关键步骤。成功的编译通常需要正确的编译器、依赖的库文件、编译选项配置等。本文提到的成功编译NCNN和protobuf，指的是完成了源代码的编译工作，生成了可在Windows平台上运行的可执行文件或库文件。 6. CPU和GPU: CPU是中央处理器的简称，是计算机的主要处理器单元，负责执行程序指令和处理数据。GPU是图形处理器的简称，最初设计用于加速计算机图形处理，但近年来随着技术的发展，GPU也被广泛用于并行计算，特别是深度学习模型的训练和推理。在深度学习部署中，GPU由于其强大的并行处理能力，常常用来加速模型计算。 7. 第三方库依赖: 在软件开发中，第三方库是指开发者以外的组织或个人开发的软件组件，可以在开发者自己的软件项目中使用。依赖于第三方库意味着软件项目在编译或运行时需要这些库的支持。而无第三方库依赖，则表示该框架或软件可以完全独立运行，无需额外的库支持，这在移动设备上尤其重要，因为过多的依赖可能增大应用体积，影响运行效率。 8. 博客指南: 在互联网时代，博客成为分享知识、交流经验的重要平台。本文作者提供了一个博客链接，指向了具体的编译指南。读者可以通过博客了解详细的编译步骤、可能遇到的问题及解决方案等，对于初学者来说是一份非常宝贵的学习资源。