程序员深度学习

我们在进行CNN模型推理的时候，需要预先从DDR或者ROM中加载AI模型。大家平时一般用的是create from file的形式，为了保护自己的模型IP，一般会在模型上面做一些混淆。下面我们介绍另外一种方式，create from buffer。在编译算法sdk的阶段，可以将AI模型作为机器码编译进so中，算法加载的时候从栈内存进行加载就可以。这样模型的参数和定义就不会暴露在用户层面，目前MNN、NCNN和RKNN等都提供了create from buffer的类似接口，非常方便用户们进行使用。使用的方

1. 训练代码pytorch自身部署较麻烦，一般使用onnx和mnn较为实用训练模型的代码：import torchimport torch.nn as nnimport torchvisionimport torchvision.transforms as transformsimport torch.optim as optimfrom torch.optim import lr_schedulerimport torch.onnx if __name__ == '__m.

1. Pytorch分类器网络# 定义一个简单的分类网络class SimpleNet(nn.Module): def __init__(self): super(SimpleNet, self).__init__() # 三个卷积层用于提取特征 # 1 input channel image 90x90, 8 output channel image 44x44 self.conv1 = nn.Sequential( .

本文主要介绍Linux系统中，MNN的编译与安装流程。