风间琉璃的博客

支持python的首选pip，否则就源码编译。ncnn导出路线有以下选择，一般常选用从pt文件或者torchscrip文件导出通过pnnx导出。

以R通道为例，原始图片的像素值是从0到255，所以像素值归一化即像x/255，减去均值再除以标准差就是==（x/255-0.485）/0.299==，把255乘下去也就是==（x-0.485×255）/255×0.299==。打开resnet18.param可以看到resnet18的结构，如上图所示，其中像Convolution，ReLU，Pooling，Split，BinaryOp都是一个算子也就是layer。可以看出输出了三个类别263，264，151，可以对imageneg类别中查找分别对应的标签。

ncnn 是一个为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架。ncnn 从设计之初深刻考虑手机端的部署和使用。无第三方依赖，跨平台，手机端 cpu 的速度快于目前所有已知的开源框架。基于 ncnn，开发者能够将深度学习算法轻松移植到手机端高效执行， 开发出人工智能 APP，将 AI 带到你的指尖。ncnn 目前已在腾讯多款应用中使用，如：QQ，Qzone，微信，天天 P 图等。功能概述支持卷积神经网络，支持多输入和多分支结构，可计算部分分支无任何第三方库依赖，不依赖 BLAS/NNPACK 等计算框架。