ncnn param 参数说明

最新推荐文章于 2024-12-04 16:20:46 发布
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#人工智能 #机器学习

这篇博客深入解读了ncnnparam参数中6=3456的神秘含义，针对Convolution层的特殊参数，引导读者查阅开发者指南，了解不同层参数的含义和用法。

背景：ncnn param参数里面6=3456什么意思
在这里插入图片描述
对于层特殊参数 ，可以参考ncnn源码文件说明 developer-guide/operators.md

注意，不同层参数数量、对应含义不一样，需要按照文件说明

Convolution

在这里插入图片描述
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ncnn参数数据的读取 load_param
六五酥的博客
12-20 4959
ncnn数据加载，主要有两个函数，分别为Net::load_model(),Net::load_param(),这两个函数在net.cpp里面定义了，对于数据读取，最终是调用了，datareader.cpp实现的方法，因为在加载模型数据时，是先通过.param文件来获取layer，再通过.bin来获取layer的参数，所以下面我们先来解开Net::load_param()，看看里面到底有些啥。首先看param的加载，主要涉及以下2个类：net.cppnet.h。
NCNN 模型文件的生成流程详解
最新发布
zzcufo的博客
06-14 590
NCNN模型文件包含.param（网络结构）和.bin（权重）两部分，通常由其他深度学习框架转换而来。针对YOLOv11n模型，生成流程包括：1）在PyTorch中训练并保存模型；2）导出为ONNX格式；3）使用NCNN工具转换生成.param和.bin文件；4）可选优化步骤（如量化）。该转换过程需要安装NCNN工具链和ONNX依赖。现有文件是通过这一标准流程生成的预训练模型，用户如需自定义模型需重新执行完整转换步骤。
NCNN（2）--网络结构文件.param解析
对角巷
10-09 9573
LeNet模型为例 由Caffe的lenet_deploy.prototxt文件转换得到 name: "LeNet" layer { name: "data" type: "Input" top: "data" input_param { shape: { dim: 1 d
ncnn param文件及bin模型可视化解析
程序猿的视界
04-14 5298
param文件 内容 第一行【7767517】版本信息 第二行【79 87】layer数及blob数 layer数指：input、Convolution、BatchNorm、ReLU。。。 等数目 其实就是打开文件时去除前两行剩余行数 即81-2=79 blob数指 中间产生结构分支等数目。 bin文件可视化 用netron打开 param文件与bin模型网络结构对应关系 具体对应关系如Convolution 层： Convolutio...
ncnn parma文件详解
jiangwei741的博客
10-13 326
https://convertmodel.com/#outputFormat=ncnn
ncnn  para参数对应位置参数解释
dannisklx的专栏
11-22 2001
  input   w = pd.get(0, 0);     h = pd.get(1, 0);     c = pd.get(2, 0);  convolution     num_output = pd.get(0, 0);     kernel_w = pd.get(1, 0);     kernel_h = pd.get(11, kernel_w);     dilation_w ...
【ncnn】——param中-23300的意思
怡宝2号
04-21 757
ncnn 1. -23300的意思 在ncnn的模型结构参数中，有-23300的参数，如： code Slice Split_394 1 2 886 887 888 -23330=8,3,40,40,80,3,40,40,32 -23300=2,80,-233 这表示=后面的参数是一个数组参数，2,80,-233表示有2个变量，80，-233。 解析时候的代码： bool is_array = id <= -23300; if (.
ncnn load-param 加载参数的最小化实现
12-20
"ncnn load-param"就是关于如何高效地加载模型参数的技术点。 ncnn框架支持多种格式的模型参数文件，包括.bin二进制文件和.pb协议缓冲区文件等。在实际应用中，为了达到最小化实现，ncnn提供了优化的加载策略。以下...
精选资源
MODNet官方onnx及其转换的ncnn模型、NCNN量化后模型
04-01
2. 转换为ncnn模型：`simple_modnet.bin`和`simple_modnet.param`是MODNet模型转换为ncnn格式后的二进制权重文件和参数文件。ncnn模型通常由`.param`文件存储网络结构和参数，`.bin`文件存储权重数据。这种转换使得...
ncnn加载参数的最小化实现方法
在 ncnn 框架中，模型通常由两部分组成：网络结构（.param 文件）和模型参数（.bin 文件）。其中，“load-param”操作指的是将 .param 文件中的网络结构信息加载到内存中，以便后续构建计算图并执行推理任务。本文...
ncnn源码学习（二）：参数字典paramdict
sinat_31425585的博客
09-06 3426
上一节讲到，在使用load_param接口载入参数时，需要用参数字典ParamDict来解析.param文件中的特定参数，如： 0=64 1=3 11=3 5=1 6=1728 那么参数字典具体如何进行解析的？我们首先看一下paramdict.h文件中定义的数据成员变量： // parameters struct { ...
ncnn之十：将ncnn的param作为资源文件的调用
mingo_敏
06-21 564
调用： ncnn调用： 参考资料： 1 Visual Studio添加图片资源到exe 2 C++资源文件初使用[C++菜鸟]
ncnn源码学习（一）：载入param文件
sinat_31425585的博客
09-05 8146
前段时间，分别尝试了使用腾讯开源的深度学习推理框架ncnn、陈天奇大神团队开源的tvm，及最新的阿里开源mnn，就好用程度来说，腾讯的ncnn当之无愧的第一名，这里大致写一下源码学习心得体会，方便后面进一步学习。 ncnn接口函数 在使用ncnn来部署模型时，我们会预先定义一个Net对象，然后使用load_param和load_m...
ncnn param文件格式解析
12-04 703
一段时间过去不接触就容易忘记，特在此记录下，懒得去翻官网文件了。
NCNN 源码学习【二】：模型加载
豫州刺史
12-12 1656
Input: 层的类型，这里表示它是一个输入层。data: 层的名称，这里将该层命名为data。0: 输出数量，输入层不产生输出，所以是0。1: 输入数量，这是一个常规的输入层，因此只有一个输入（即图像本身）。data: 输入blob的名称。3227227: 输入数据的维度。这里指的是输入图像有3个通道（彩色图像），宽和高分别为227像素。: 层的类型，表示这是一个卷积层。conv1: 层的名称。1: 输出数量，这层有一个输出。1: 输入数量，这层有一个输入。data。
ncnn之四：参数和模型文件结构
mingo_敏
12-14 3721
net.param 7767517 # magic number 158 183 # [layer count] [blob count] # [layer type] [layer name] [input count] [output count] [input blobs] [output blobs] [layer specific params] Input dat...
自上而下解读ncnn系列（1）：加载param模型和bin文件前向传播
hanzy88的博客
08-30 8610
由于这段时间着手实现tensorflow到ncnn的转换，开发过程中对ncnn框架有了一定的认识，特此分享。 关于tensorflow2ncnn的具体细节和步骤，可以参考我的github: https://github.com/hanzy88/tensorflow2ncnn 目前已支持CNN+FC的转换，并且基于full cnn/mobilenetv2的yolov3已测试成功，由于一定的精度损失结...
【CNN】卷积神经网络中param和FLOPs介绍
chen1234520nnn的博客
03-09 5030
卷积神经网络中param和FLOPs介绍 CNN论文中在比较网络性能时经常会提到这两个参数，下面简单介绍这两个参数的含义。 Parameters：是指这个网络中参数的数量(训练网络时学习的参数)。这里的参数一般指的时参数W和b，也就是权重和附加值。 FLOPs：全称是floating point operations，即表示浮点运算次数(在CNN中也可简单成为网络的计算量)，小s后缀是复数...
《TencentNCNN系列》 之param文件（网络结构文件）格式分析
Sky的专栏
06-25 5701
#PS：要转载请注明出处，本人版权所有 #PS:这个只是 《 我自己 》理解，如果和你的 #原则相冲突，请谅解，勿喷 时间：2018.06.25 ncnn master commit id:b3e24cafc37483dcc97ee61e6f0f6ff1b094300e 背景 由于公司算法组的算法在某些arm板子的表现不佳，于是需要使用此框架进行优化，初步测试得出的结论为...
NCNN 提取参数
03-27
### 如何在 NCNN 中提取模型参数 NCNN 是腾讯开源的一个高性能神经网络框架，支持多种平台上的高效推理。要从 NCNN 的 `.param` 文件中提取模型参数，可以按照以下方式完成。 #### 使用 Python 或 C++ 解析 .param 和 .bin 文件 `.param` 文件包含了模型的结构定义，而 `.bin` 文件则保存了具体的权重数据。解析这些文件可以通过编写脚本来实现： 1. **读取 .param 文件** 可以通过正则表达式或其他字符串处理工具来解析 `.param` 文件的内容。该文件通常是以文本形式存储的，每一层的信息都按特定格式排列[^1]。 2. **读取 .bin 文件** 权重数据被序列化为二进制格式存放在 `.bin` 文件中。为了提取其中的具体数值，需要知道每种层类型的权重布局以及浮点数或整数编码的方式[^3]。 以下是基于 Python 实现的一个简单示例代码片段用于展示如何加载这两个文件并打印部分信息: ```python import struct import numpy as np def read_bin_file(bin_path, param_count): with open(bin_path, 'rb') as f: data = f.read() weights = [] offset = 0 for count in param_count: values = struct.unpack(f'{count}f', data[offset:offset + count*4]) weights.append(np.array(values)) offset += count * 4 return weights # 假设我们知道某一层有三个参数分别对应卷积核、偏置项和其他系数的数量 param_counts_example_layer = [96, 1, 3] weights = read_bin_file('model.bin', param_counts_example_layer) for i, w in enumerate(weights): print(f'Parameter {i}: Shape={w.shape}, Values={w}') ``` 上述代码仅作为概念验证用途，在实际应用时需依据具体模型结构调整 `read_bin_file` 函数中的逻辑[^2]。 #### 注意事项 - 不同版本间可能存在兼容性差异，请确认使用的 NCNN 库版本与导出模型一致。 - 如果涉及量化后的模型，则还需考虑量化的位宽等因素对原始精度的影响。
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