win10下编译和使用mnn 2021

╰半夏微凉° 2022-09-07 15:51 170阅读 0赞

mnn版本1.2.0

Ubuntu子系统下Android编译教程，亲测ok：

[https://blog.csdn.net/jacke121/article/details/107125973][https_blog.csdn.net_jacke121_article_details_107125973]

### 1.2.0版本特性： ###

1 我们注意到，大量的机器学习工程师在从TensorFlow往PyTorch迁移。推理引擎对于PyTorch模型的原生支持尤为重要。虽然MNN已经支持了ONNX格式的模型，但是考虑到PyTorch自身长期的发展趋势，基于Torchscript格式的模型比ONNX更具通用性。

现在，MNNConvert支持在Mac、Windows、Linux平台下将所有的 [TorchVision视觉模型][TorchVision] 转换到MNN格式。

2 1.2 新增ARM BF16后端

3 1.3 新增CoreML后端

2.1 ARM 浮点稀疏算子实现

2.2 离线量化精度提升

### windows 编译安装 ###

mnn在win上进行编译并不如意，因为官方提供的文档根本很难成功进行编译，各种bug报个不停

因此打算记录一下较简单的编译方式：

（1）去github下载mnn源码

git clone  https://github.com/alibaba/MNN

（2）打开vs2019（或者vs2017）专用的命令行窗口

因为我是64位的系统，因此选择的x64 native tools command prompt for vs2019

（3）cd到mnn源码的路径里

（4）mkdir build

（5）cd build

（6）cmake -G "NMake Makefiles" -DCMAKE\_BUILD\_TYPE=Release ..

（7）nmake

按照上面7部就能顺利成功

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2phY2tlMTIx_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

就会在build文件夹编译出很多东西，最重要的mnn.lib也会生成

![20210824143140817.png][]

编译好的库，版本号1.2.0，release x64版，想直接用的，下载地址：

[https://download.csdn.net/download/jacke121/21480925][https_download.csdn.net_download_jacke121_21480925]

当然，编译好之后，想要在vs2019上面使用，也很简单  
  
感谢文章链接：https://blog.csdn.net/zhou\_438/article/details/111869887

[https_blog.csdn.net_jacke121_article_details_107125973]: https://blog.csdn.net/jacke121/article/details/107125973
[TorchVision]: https://pytorch.org/vision/stable/index.html
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2phY2tlMTIx_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20220829/d56d69491aa3448db83f0c8b56051207.png
[20210824143140817.png]: /images/20220829/25eff4aaf4334dff81b81266b70db7c0.png
[https_download.csdn.net_download_jacke121_21480925]: https://download.csdn.net/download/jacke121/21480925