深度学习 推理引擎 个人小结

使用推理引擎测试网络的时候，个人觉得首先还是需要确定一下，你要测的网络结构推理引擎是否支持，新的网络结构从提出到推理引擎提供该网络结构的支持，中间需要很长一段时间，然后还需要确认GPU是否支持，需要确认对架构是否支持。个人在实际测得过程中，觉得挺麻烦的，有的CPU支持，GPU不支持，有的这个推理引擎支持，那个推理引擎不支持，有的推理引擎这个架构支持，那个架构不支持等等

MNN：阿里

介绍：https://www.jianshu.com/p/8a4c3e907c45

源码：https://github.com/alibaba/MNN/blob/master/README_CN.md

op支持：https://github.com/alibaba/MNN/issues/74

 

mace:小米

源码：https://github.com/XiaoMi/mace/blob/master/README_zh.md

op支持：https://mace.readthedocs.io/en/latest/user_guide/op_lists.html

只适用于移动端

 

NCNN：腾讯

未接触过

 

 

tensorRT:

安装指导：https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/tensorrt-archived/tensorrt-601/tensorrt-install-guide/index.html#installing-tar

TF-TRT用户指南中的加速推理：https://docs.nvidia.com/deeplearning/frameworks/tf-trt-user-guide/index.html

开发者指导：https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/tensorrt-developer-guide/index.html#support

源码：https://github.com/NVIDIA/TensorRT

op支持：https://docs.nvidia.com/deeplearning/frameworks/tf-trt-user-guide/index.html#supported-ops

 

tensorflowlite:

只适用于移动端

 

首选还是TensorRT吧，这差不多是大多数人的选择，虽然我也没太弄明白。个人还行蛮喜欢MNN的，有中文介绍呀，并且安装啥的，中文写的明明白白，好懂，缺点就是支持的ops太少了，阿里的东西，后期维护真是堪忧呀，到现在连yolov3都不支持，这都一年了，愁人呀。

 

 

如何使用MNN编写C程序，调用训练好的深度学习模型：

1. 更改CMakeList配置，将需要的功能打开，MNN_BUILD_DEMO默认配置从OFF改为ON， 编译MNN

2.编译完成后，build文件夹中会根据demo/exec中文件生成对应.out文件，然后运行需要的.out文件就行

3.根据pictureRecogniztion.cpp中文件内容，进行修改，编写自己的cpp文件

来源：CSDN

作者：学渣在路上

链接：https://blog.csdn.net/XDH19910113/article/details/102838404