nndeploy 开源项目使用教程

nndeploy 开源项目使用教程

nndeploy项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/nnd/nndeploy

1. 项目介绍

nndeploy 是一款最新上线的支持多平台、高性能、简单易用的机器学习部署框架。它旨在帮助用户在多端（云、边、端）完成模型的高性能部署。作为一个多平台模型部署工具，nndeploy 最大的宗旨就是高性能以及简单贴心。目前，nndeploy 已完成 TensorRT、OpenVINO、ONNXRuntime、MNN、TNN、NCNN 六个业界知名的推理框架的集成，后续会继续接入 tf-lite、paddle-lite、coreML、TVM、AITemplate。

nndeploy 提供了高性能的前后处理模板和推理模板，帮助用户简化端到端的部署流程。用户可以使用一套代码轻松切换不同的推理后端进行推理，且不用担心部署框架对推理框架的抽象而带来的性能损失。

2. 项目快速启动

2.1 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：

• CMake
• Git
• 支持的推理框架（如 TensorRT、OpenVINO 等）

2.2 克隆项目

首先，克隆 nndeploy 项目到本地：

git clone https://github.com/Alwaysssssss/nndeploy.git
cd nndeploy

2.3 构建项目

使用 CMake 构建项目：

mkdir build
cd build
cmake ..
make

2.4 运行示例

构建完成后，可以运行示例程序来验证安装是否成功：

./bin/nndeploy_demo

3. 应用案例和最佳实践

3.1 案例一：YOLO 模型部署

nndeploy 已经完成了 YOLO 系列等多个开源模型的部署，用户可以直接使用这些模型进行推理。以下是一个简单的 YOLO 模型部署示例：

import nndeploy

# 加载 YOLO 模型
model = nndeploy.load_model('yolov5')

# 进行推理
result = model.infer(input_data)

# 处理结果
process_result(result)

3.2 案例二：自定义模型部署

用户也可以使用 nndeploy 部署自定义模型。以下是一个自定义模型的部署示例：

import nndeploy

# 加载自定义模型
model = nndeploy.load_custom_model('custom_model.onnx')

# 进行推理
result = model.infer(input_data)

# 处理结果
process_result(result)

4. 典型生态项目

nndeploy 作为一个多平台模型部署框架，与其他开源项目有着紧密的联系。以下是一些典型的生态项目：

• TensorRT: NVIDIA 的高性能推理引擎，广泛用于 GPU 加速的深度学习推理。
• OpenVINO: Intel 的推理引擎，适用于 Intel 硬件平台的高性能推理。
• ONNXRuntime: 微软的开源推理引擎，支持多种硬件平台和框架。
• MNN: 阿里巴巴的开源推理引擎，适用于移动端的高性能推理。
• TNN: 腾讯的开源推理引擎，适用于移动端和嵌入式设备的高性能推理。
• NCNN: 腾讯的开源推理引擎，适用于移动端和嵌入式设备的高性能推理。

这些项目与 nndeploy 的集成，使得用户可以在不同的硬件平台上实现高性能的模型部署。

nndeploy项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/nnd/nndeploy