ncnn模型部署——ncnn编译和安装_如何编译ncnn

欢迎学习ncnn系列相关文章，从训练、模型转换、精度分析，评估到部署Android端，推荐好资源：

一、YoloV5训练自己数据集并测试
二、ncnn编译和安装
三、onnx模型转ncnn模型并推理可执行程序（resnet18例子）
四、yolov5-6.0Pyotorch模型转onxx模型再转ncnn模型部署
五、训练自己YOLOv5模型转ncnn模型并部署到Android手机端

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一、ncnn

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。它是由腾讯开发的，专为移动设备和嵌入式系统设计，旨在提供快速、低功耗、小型的深度学习推理解决方案。

1.1 ncnn特点

高性能：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。

易于部署：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。

广泛应用：ncnn 目前已在腾讯多款应用中使用，如：QQ，Qzone，微信，天天 P 图等。

二、ncnn源码下载

ncnn官网地址为：ncnn

ncnn超多部署例子：ncnn例子

2.1 官网直接下载

2.2 git下载

2.2.1 ncnn源码

我更推荐使用git下载，上面方法也行。

在终端cd到要存放ncnn源码包的路径下，运行下面命令下载ncnn源码包：

git clone https://github.com/Tencent/ncnn.git
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2.2.2 第三方依赖库下载

上面ncnn源码下载好后，通过下面命令安装依赖的第三方库。

cd ncnn 
git submodule update --init
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三、相关库下载与安装

相关库的下载使用下面命令：

sudo apt install build-essential git cmake libprotobuf-dev protobuf-compiler libvulkan-dev vulkan-utils libopencv-dev
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四、ncnn编译及安装

4.1 创建build文件夹

在ncnn包根目录下新建一个build文件夹，如下：

4.2 CMakeLists.txt文件

在VSCode编译器中打开ncnn源码包，如下：

开启CMakeLists.txt文件中的BENCHMARK和VULKAN（打印每次耗时和开启vulkan加速打开），命令见下：

cmake .. -DNCNN_BENCHMARK=ON -DNCNN_VULKAN=ON
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4.3 编译

编译使用下面命令：

make -j8
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4.4 安装

成功编译后，对编译后的库进行安装，默认会在build目录下新建一个install文件夹来安装，安装命令见下：

sudo make install 
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4.4.1 解析安装后的build目录

下面是bin目录下的文件，bin目录下存放模型转换工具，里面的每一个工具都是有tools文件夹中的每个文件对应生成的
，包含了很多模型之间相互转换的工具:

五、验证是否编译成功

进入到ncnn/example目录下执行命令:

../build/examples/squeezenet ../images/256-ncnn.png
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上面命令中第一个参数为需要执行的程序，第二个参数为测试图像路径。

运行上面命令后，如果输出类似下面的内容，说明编译成功。

六、总结

以上就是ncnn编译和安装过程，此教程是在Ubuntu系统上操作的，其它系统的参考编译和安装。

总结不易，多多支持，谢谢！

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