【mamba模型零基础采用NCNN框架部署APK】Pytorch模型转NCNN模型

原创 已于 2024-06-14 20:26:02 修改 · 675 阅读 · 4 ·
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#pytorch #深度学习 #人工智能

于 2024-03-09 23:12:23 首次发布

     pytorch模型转NCNN模型有两种方式进行转化：
1.pytorch模型转onnx模型，在优化onnx模型，最后通过onnx2ncnn.exe将onnx模型转为NCNN模型
2.Pytorch模型转换为TorchScript模型，即pt,在通过pnnx.exe转换为NCNN模型。
两种方法利弊，如果采用新技术的模型，建议采用pnnx。因为会出现很多算子不支持的情况，就需要一个个进行修改，onnx不利用修改算子。

pytorch模型转NCNN模型的流程：
在这里插入图片描述

pt2pnnx转换：pnnx可以下载源码进行编译也可以下载已经编译好的的工具进行转化，这里下载已经编译好的工具。pnnx-20240226-windows.zip
请添加图片描述
工具下载完成后将Mamba模型转化成pt格式，如使用如下代码：

x = torch.randn([1,
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将pytorch 模型转为 ncnn模型
Magicapprentice的博客
08-27 895
** 将pytorch 模型转为 ncnn模型（vs 2019 ） 文章目录将pytorch 模型转为 ncnn模型（vs 2019 ）step 1 pytorch模型文件转为onnx文件step2:.onnx转ncnn模型编译protobuf-3.4.0Build ncnn libraryonnx模型转为ncnnstep2 报错处理参考链接： step 1 pytorch模型文件转为onnx文件 具体步骤可以参考：https://github.com/ultralytics/yolov5/blob/mas
PyTorch模型转为ncnn
wangmou211的博客
08-09 1486
PyTorch模型转为ncnn 参考链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43541325/article/details/117421050 1. 安装onnx, pip install --upgrade onnx onnxruntime 2. 导出onnx模型 以torchvision自带的resnent18为例, 将PyTorch的模型导出为onnx的格式。 import torch import torchvision # An instance of your mo
mobilenetv2的Pytorch模型转onnx模型再转ncnn模型
qq_36890370的博客
03-22 3373
一、Pytorch模型转onnx模型 1、准备一个训练好的模型 模型下载链接：https://pan.baidu.com/s/1hmQf0W8oKDCeMRQ2MgjnPQ| 提取码: xce4 2、模型转换及测试代码（详细过程见代码注释） （1）先加载一张mnist测试图片用pytorch模型测试得出结果（判断Pytorch模...
pytorch模型转ncnn
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01-19 893
pytorch模型转ncnn, linux离线安装ncnn
win10平台下将PyTorch模型转成ncnn模型
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【mamba模型零基础采用NCNN框架部署APK】Android使用AAssetManager读取asset目录下的txt文件，将文件中的数据转为数组
weixin_43509698的博客
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【代码】【mamba模型零基础采用NCNN框架部署APK】Android使用AAssetManager读取asset目录下的txt文件，将文件中的数据转为数组。
深度学习基于Anaconda的GPU环境构建与PyTorch模型部署：CIFAR-10图像分类实战
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10-08
文章涵盖 Anaconda 在深度学习中的关键应用，如通过 Conda 快速安装 CUDA 和 cuDNN 实现 GPU 加速，支持 TensorFlow 与 PyTorch 多版本共存，以及使用 TorchServe 和 TensorFlow Serving 进行模型部署。文中以 ...
【深度学习框架】Mamba-ssm软件包安装指南：基于状态空间模型的GPU环境配置与版本适配问题解析
09-03
Mamba是一种基于状态空间模型（SSM）的新型深度学习架构，结合了Transformer的优点并克服其参数量随输入长度线性增长的缺陷。文章介绍了安装所需的环境条件（Linux系统、NVIDIA GPU且CUDA>11.6、PyTorch>1.12），并...
深度学习领域中基于Transformer与Mamba2的混合预测模型及其高效特征权重学习的应用
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将pytorch训练的模型转为ncnn模型
weixin_44753371的博客
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1、训练自己的pytorch模型 训练完成后，生成.pth后缀模型，此时要转为可部署的ncnn模型需要经历一些过程，如下：.pth -> .onnx -> .pram 和 .bin模型 2、.pth转.onnx 2.1 避坑 有时候会出现onnx库不能将某些模块转换出来，如mobilenet中的hardswish激活函数就不能被转换，原因是由于pytorch的版本低，导致无法转换，可以升级pytorch的版本。 2.2 代码 以下代码为将.pth文件转为.onnx文件 import torch
pytorch转ncnn目标检测源码
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pytorch转ncnn目标检测源码，对应博客https://blog.youkuaiyun.com/weixin_45915902/article/details/103416431
NCNN-基于imnodes开发的ncnn+pnnx模型格式可视化编辑器.zip
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NCNN_基于imnodes开发的ncnn+pnnx模型格式可视化编辑器
让模型从Pytorch到NCNN——Pytorch模型向NCNN框架部署的小白向详细流程（PNNX模型转换、Linux模型使用）
m0_56942491的博客
08-08 5313
一开始，稚嫩的我只是想能在实际应用场合中使用一些深度模型（结果没想到后面坑这么大），这就需要涉及到，如何将实验室里基于pytorch的一个开发模型，部署到算力和系统架构都不同的嵌入式设备中。随后我了解到了，部署到嵌入式设备上需要借助一些深度学习模型部署框架，这其中最著名的可能就是 ONNX (Open Neural Network Exchange) 了，我在阅读论文中也时常看到这个词汇，当时还不知道是啥。其他的还有腾讯家的 NCNN、阿里家的 MNN (Mobile Neural Network) 等。在
【深度学习】win10下pytorch转ncnn手把手教程
qq_42595835的博客
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、环境配置1.VS20192.CMake3.21.33.OpenCV3.4.134.protobuf3.4.05.编译ncnn二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 前言 最近需要把pytorch转为onnx再转为ncnn。整体流程大概为： 1、pytorch转为onnx； 2、使用onnx-simplifier工具简化onnx模型； 3、简化后的onnx转化为ncnn。 一、环境配置 1.VS2019 点击链接去官网安.
RIFE插帧算法(V4.6)-pytorch转ncnn模型
xiaosier_D的博客
05-31 2955
首先附上各位大佬的github 地址链接，请多多支持各位开源大佬的工作(动动小手，star一下)：1. rife插帧算法原地址(pytorch实现)，作者特别优秀！书归正传，本文介绍一下如何通过pytorch转onnx再转ncnn模型的方式，将rife插帧算法应用在ncnn框架上。本文就基于上述模型的出入参和基本结构进行。
ncnn之十一：pytorch模型转ncnn模型（以shufflenet_v2为例）
mingo_敏
03-18 2483
基本思路还是 pytorch模型转onnx模型再转ncnn模型 1 shufflenet_v2 模型结构 2 将pytorch模型转化为onnx 3 将onnx转化为ncnn模型 4 对比pytorch、onnx和ncnn的预测结果
【mamba模型零基础采用NCNN框架部署APK】NCNN模型加载到APK
weixin_43509698的博客
03-09 758
承上博客onnx模型转NCNN模型，得到。
Mamba模型转换：ONNX/TensorRT格式导出
gitblog_00382的博客
09-04 872
Mamba作为一种革命性的选择性状态空间模型（Selective State Space Model），在信息密集型数据（如语言建模）上展现出卓越性能。为了在生产环境中实现高效推理，将Mamba模型转换为ONNX（Open Neural Network Exchange）和TensorRT格式至关重要。本文将深入探讨Mamba模型的架构特点、转换挑战以及完整的导出流程。 ## Mamba模型架构...
NCNN在windows-VS2022部署(三)(补充)——使用PNNX将torch转NCNN
m0_69115733的博客
11-12 779
这篇博客讲解了如何通过编译后ncnn包中的onnx2ncnn.exe工具进行ncnn模型转换。但是发现转换后的模型通常会报错，这是由于onnx中存在一些ncnn不支持的算子和模块。今天讲解另外一种转换方法，通过pnnx包中的pnnx.exe进行转换。
pytorch支持mamba模型吗
05-14
### PyTorch 对 Mamba 模型的支持情况 PyTorch 是一种广泛使用的深度学习框架，具有高度灵活性和强大的社区支持。Mamba 模型是一种基于 PyTorch 的深度学习架构，其核心组件由一系列 `MambaBlock` 模块组成[^1]。这些模块通过顺序堆叠的方式处理输入数据，从而实现复杂的特征提取和模式识别能力。 在实际应用中，可以通过继承 `nn.Module` 类来定义 Mamba 模型，并利用 PyTorch 提供的功能完成前向传播过程。以下是 Mamba 模型的一个典型实现方式： ```python import torch.nn as nn class Mamba(nn.Module): def __init__(self, seq_len, d_model, state_size, device): super(Mamba, self).__init__() self.mamba_block1 = MambaBlock(seq_len, d_model, state_size, device) self.mamba_block2 = MambaBlock(seq_len, d_model, state_size, device) self.mamba_block3 = MambaBlock(seq_len, d_model, state_size, device) def forward(self, x): x = self.mamba_block1(x) x = self.mamba_block2(x) x = self.mamba_block3(x) return x ``` 从上述代码可以看出，Mamba 模型完全遵循 PyTorch 的设计理念，因此可以认为 **PyTorch 原生支持 Mamba 模型**[^1]。此外，为了确保模型能够在不同环境中顺利部署，通常还需要安装合适的依赖库版本，例如推荐使用 PyTorch 2.3.1 版本及其配套的 torchvision 和 torchaudio 库[^3]。 对于更高级的应用场景，如将 Mamba 模型转换为 NCNN 格式以便在移动端或其他平台上运行，则需额外解决可能存在的算子兼容性问题[^2]。这一步骤虽然增加了开发难度，但也证明了 Mamba 模型具备良好的跨平台适应能力。 综上所述，PyTorch 不仅支持构建 Mamba 模型，还提供了丰富的工具链帮助开发者优化、调试甚至导出该模型至其他推理引擎。 --- ####
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