深度学习框架Mnn介绍及其在单片机上的简单应用

深度学习框架Mnn介绍及其在单片机上的简单应用

Mnn是一款轻量级的深度学习框架，能够支持多种平台（包括单片机），具有较高的性能和灵活性。本文将介绍如何在单片机上使用Mnn进行深度学习推理，并提供相关源代码。

步骤一：Mnn编译

Mnn的编译需要用到cmake、protobuf等工具和库，在编译之前需要确保这些工具已经正确安装在电脑上。接下来，我们可以从Mnn的官方Git仓库中下载最新版本的代码（https://github.com/alibaba/MNN），并在终端中运行以下命令：

cd MNN
mkdir build
cd build
cmake .. -DMNN_BUILD_SHARED_LIBS=OFF -DMNN_AAPL_FMWK=OFF -DMNN_TENSORRT=OFF -DMNN_METAL=OFF -DMNN_OPENCL=OFF
make -j4
sudo make install 

这里我们将-MNN_BUILD_SHARED_LIBS参数设置为OFF，表示编译为静态库；-DMNN_AAPL_FMWK、-DMNN_TENSORRT、-DMNN_METAL、-DMNN_OPENCL参数均为OFF，表示不使用苹果、TensorRT、Metal和OpenCL加速器。

步骤二：模型转换

在将深度学习模型上传到单片机之前，需要将其转换为Mnn模型格式。可以使用Mnn提供的Python脚本进行转换，具体代码如下：

import os
import sys
import argparse
import numpy as np
from PIL import Image
impor