1、ncnn简介
ncnn拥有活跃的开发者社区。在GitHub上已有超过14000个star,1400多个fork。社区不断为ncnn贡献新的功能和优化。
ncnn还提供了详细的文档和示例代码,方便开发者快速上手。同时也有QQ群和Telegram群供开发者交流讨论。
4、ncnn的代码示例
#include <iostream>int main() {//创建ncnn网络对象ncnn::Net net;//加载ncnn模型和参数文件std::string model_path = "model.param";std::string weights_path = "model.bin";net.load_param(model_path.c_str());net.load_model(weights_path.c_str());// 创建输入数据（假设输入图像已加载到image_data中）ncnn::Mat input = ncnn::Mat::from_pixels(image_data, ncnn::Mat::PIXEL_BGR, image_width, image_height);// 创建输出数据ncnn::Mat output;// 设置输入数据并创建Extractor对象ncnn::Extractor ex = net.create_extractor();ex.input("input_name", input); // "input_name"应替换为实际模型输入层的名称// 进行推理ex.extract("output_name", output); // "output_name"应替换为实际模型输出层的名称// 处理输出结果float* result = output.channel(0);// ...（对输出结果进行进一步处理）// 释放资源net.clear();return 0;}
5、ncnn的的未来以及传送门
ncnn从研发到最终开源无疑是想要成为最好的移动端神经网络推理框架，它将被广泛应用于个人或者企业组织开发，但不管是哪个主体都将会移动端AI发展共享自己的力量。
如果想要获取ncnn，请自行到GitHub进行下载，下载地址：
https://github.com/Tencent/ncnn.git
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