daBNN安装与配置指南

daBNN安装与配置指南

dabnn dabnn is an accelerated binary neural networks inference framework for mobile platform 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/da/dabnn

1. 项目基础介绍

daBNN（Binary Neural Networks Inference Framework）是一个为移动平台优化的二值神经网络推理框架。它利用高效的位运算代替浮点运算，在边缘设备上展现了巨大的性能潜力。daBNN是目前已知的首个高度优化的二值神经网络推理框架，特别适用于移动平台。

主要编程语言：C++、C

2. 关键技术和框架

• 二值神经网络（BNN）：通过使用二进制代替传统的浮点数，大大减少了计算量和存储需求。
• ARM汇编优化：针对ARM架构的CPU，使用ARM汇编语言对二值卷积操作进行了优化，以实现更快的运算速度。
• ONNX模型转换工具（onnx2bnn）：提供了一种将ONNX模型转换为daBNN模型的方法。

3. 安装和配置准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统满足以下要求：

• 操作系统：Linux或macOS
• 编译器：C++编译器（推荐使用g++ 4.9或更高版本）
• 构建系统：CMake
• 其他依赖：flatbuffers（用于模型转换）

安装步骤

步骤 1：安装依赖

首先，您需要安装CMake以及flatbuffers。以下是在Ubuntu系统上的安装命令：

sudo apt-get update
sudo apt-get install cmake git
# 安装flatbuffers
git clone https://github.com/google/flatbuffers.git
cd flatbuffers
mkdir build && cd build
cmake ..
make
sudo make install

步骤 2：克隆项目代码

在您的系统中创建一个新的目录，并使用git克隆项目代码：

mkdir dabnn_project
cd dabnn_project
git clone https://github.com/JDAI-CV/dabnn.git

步骤 3：编译项目

在项目目录中，使用CMake构建系统来编译项目：

cd dabnn
mkdir build && cd build
cmake ..
make

步骤 4：转换ONNX模型（可选）

如果您需要将ONNX模型转换为daBNN模型，请使用提供的转换工具：

# 确保您已经编译了onnx2bnn
cd ../onnx2bnn
./onnx2bnn -i input.onnx -o output.dabnn

步骤 5：运行示例

编译完成后，您可以使用提供的示例代码来测试框架：

cd examples
./example

以上步骤为基本的安装和配置过程，具体细节可能因操作系统和环境的差异而有所不同。请确保在执行每一步骤时，您的系统环境符合要求，并且正确安装了所有依赖。

dabnn dabnn is an accelerated binary neural networks inference framework for mobile platform 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/da/dabnn