nndeploy模型端到端部署框架使用教程

nndeploy模型端到端部署框架使用教程

nndeploy nndeploy是一款模型端到端部署框架。以多端推理以及基于有向无环图模型部署为基础，致力为用户提供跨平台、简单易用、高性能的模型部署体验。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/nnde/nndeploy

1. 项目目录结构及介绍

nndeploy作为一个模型端到端部署的框架，其目录结构精心设计以支持高度模块化的开发和易于扩展。下面是核心目录及其简要说明：

.
├── README.md                # 项目介绍和入门指南
├── README_EN.md              # 英文版项目介绍
├── cmake                     # CMake相关配置文件，用于构建系统
├── demo                      # 示例应用，展示如何使用框架部署模型
├── docs                      # 文档资料，包括API参考和用户指南
├── framework                 # 核心框架代码，实现模型部署的基础逻辑
├── plugin                    # 插件模块，支持自定义扩展
├── python                    # Python接口和工具，方便Python用户集成
├── test                      # 单元测试和集成测试代码
├── third_party               # 第三方依赖库或工具
├── tool                      # 工具脚本，如辅助开发或部署的脚本
├── clang-format              # 代码格式化配置
├── gitignore                 # Git忽略文件列表
├── gitmodules                # 子模块配置
├── readthedocs.yaml          # ReadTheDocs配置文件
├── CMakeLists.txt            # 主CMake配置文件
├── LICENSE                   # 许可证文件，采用Apache-2.0

注意：具体的子目录可能包含更多的子文件和层级，这里提供的是一个高层次的概览。

2. 项目的启动文件介绍

nndeploy通常没有单一的“启动文件”，因为它的使用取决于具体的应用场景。部署流程一般涉及几个步骤：配置、编译、然后运行特定的示例或应用程序。不过，开发者可能会从main.cpp或者demo目录下的某个入口点开始，作为项目运行的起点。例如，在demo目录中，你可能会找到名为run_demo.py或类似的Python脚本，这可以作为启动特定演示的入口点。

示例启动命令（假设是Python示例）:

python demo/run_demo.py --config config.yml

这里的config.yml代表配置文件，实际路径和命名可能因项目更新而变化。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件在nndeploy中扮演着关键角色，它们指导模型加载、推理环境设置、后处理等一系列部署过程。典型的配置文件（比如.yml或.json格式），通常位于项目的工作目录或指定的配置路径下。这些配置文件可能包括但不限于以下几个方面：

• 模型路径：指定模型权重文件或模型定义文件的位置。
• 推理引擎：选择使用的推理框架（TensorRT、OpenVINO、ONNXRuntime等）。
• 设备配置：指明推理运行的硬件平台（CPU、GPU等）。
• 输入输出配置：描述模型的输入尺寸、类型和输出格式。
• 预处理和后处理设置：图像缩放、通道调整、结果解析等。
• 有向无环图(DAG)：定义模型处理流程，包括前置处理、模型推理和后置处理的节点。

一个简化配置文件示例：

model:
  path: "models/yolov5.onnx"
inference:
  backend: "TensorRT" 
device:
  id: 0 
input:
  shape: [1, 3, 640, 640]
output:
  format: "class_scores,bboxes"

确保按照nndeploy的官方文档来定制你的配置文件，因为实际的字段和其值可能随着框架的升级而有所变动。官方文档和示例配置文件是理解和创建配置文件的最佳来源。

nndeploy nndeploy是一款模型端到端部署框架。以多端推理以及基于有向无环图模型部署为基础，致力为用户提供跨平台、简单易用、高性能的模型部署体验。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/nnde/nndeploy