nndeploy 开源项目教程

nndeploy 开源项目教程

nndeploynndeploy is a cross-platform, high-performing, and straightforward AI model deployment framework. We strive to deliver a consistent and user-friendly experience across various inference framework backends in complex deployment environments and focus on performance.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/nn/nndeploy

项目介绍

nndeploy 是一个专注于深度学习模型部署的开源项目，旨在简化模型从训练到部署的流程。该项目提供了丰富的工具和接口，支持多种深度学习框架，如 TensorFlow、PyTorch 等，并提供了跨平台的部署解决方案。

项目快速启动

环境准备

在开始之前，请确保您的开发环境已经安装了以下依赖：

• Python 3.7 或更高版本
• CMake 3.10 或更高版本
• 支持的深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch）

安装 nndeploy

您可以通过以下命令安装 nndeploy：

git clone https://github.com/DeployAI/nndeploy.git
cd nndeploy
pip install -e .

快速启动示例

以下是一个简单的示例，展示如何使用 nndeploy 部署一个 PyTorch 模型：

import torch
from nndeploy import deploy

# 加载预训练模型
model = torch.hub.load('pytorch/vision:v0.9.0', 'resnet18', pretrained=True)
model.eval()

# 创建部署配置
config = deploy.Config(framework='pytorch', model=model)

# 初始化部署引擎
engine = deploy.Engine(config)

# 加载测试图像
image = torch.rand(1, 3, 224, 224)

# 进行推理
output = engine.run(image)
print(output)

应用案例和最佳实践

案例一：图像分类

nndeploy 可以轻松部署图像分类模型。以下是一个使用 TensorFlow 的图像分类示例：

import tensorflow as tf
from nndeploy import deploy

# 加载预训练模型
model = tf.keras.applications.MobileNetV2(weights='imagenet')

# 创建部署配置
config = deploy.Config(framework='tensorflow', model=model)

# 初始化部署引擎
engine = deploy.Engine(config)

# 加载测试图像
image = tf.random.uniform([1, 224, 224, 3])

# 进行推理
output = engine.run(image)
print(output)

案例二：目标检测

nndeploy 也支持目标检测模型的部署。以下是一个使用 PyTorch 的目标检测示例：

import torch
from nndeploy import deploy

# 加载预训练模型
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')
model.eval()

# 创建部署配置
config = deploy.Config(framework='pytorch', model=model)

# 初始化部署引擎
engine = deploy.Engine(config)

# 加载测试图像
image = torch.rand(1, 3, 640, 640)

# 进行推理
output = engine.run(image)
print(output)

典型生态项目

nndeploy 与其他开源项目结合使用，可以构建更强大的深度学习应用。以下是一些典型的生态项目：

• TensorFlow Serving：用于部署 TensorFlow 模型的服务框架。
• ONNX：开放神经网络交换格式，支持不同深度学习框架之间的模型转换。
• Docker：用于容器化部署，简化环境配置和部署流程。

通过结合这些生态项目，nndeploy 可以实现更高效、更灵活的模型部署解决方案。

nndeploynndeploy is a cross-platform, high-performing, and straightforward AI model deployment framework. We strive to deliver a consistent and user-friendly experience across various inference framework backends in complex deployment environments and focus on performance.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/nn/nndeploy