MNN的文档有中文
https://www.yuque.com/mnn/cn/about
除了部分细节， 按照文档基本没啥问题，本文部分内容基本也是拆解文档
目前windows支持的Python版本：3.5、3.6、3.7，用的时候再去这里确认下吧
https://www.yuque.com/mnn/cn/usage_in_python
1. Python 直接安装
安装很简单，直接pip就好
pip install -U pip -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
pip install -U MNN -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
安装完毕之后，在命令行输入
> mnn
mnn toolsets has following command line tools
$mnn
list out mnn commands
$mnnconvert
convert other model to mnn model
$mnnquant
quantize mnn model
这就安装成功了
mnnconvert 是用来做模型转化，
mnnquant 量化工具
按理说，安装完毕之后，命令行会有：
> mnnconvert
Usage:
MNNConvert [OPTION...]
-h, --help Convert Other Model Format To MNN Model
-v, --version show current version
-f, --framework arg model type, ex: [TF,CAFFE,ONNX,TFLITE,MNN]
--modelFile arg tensorflow Pb or caffeModel, ex:
*.pb,*caffemodel
--batch arg if model input's batch is not set, set as the
batch size you set
--keepInputFormat keep input dimension format or not, default:
false
--optimizeLevel arg graph optimize option, 0: don't run
optimize(only support for MNN source), 1: use graph
optimize only for every input case is right, 2:
normally right but some case may be wrong,
default 1
--optimizePrefer arg graph optimize option, 0 for normal, 1 for
smalleset, 2 for fastest
--prototxt arg only used for caffe, ex: *.prototxt
--MNNModel arg MNN model, ex: *.mnn
--fp16 save Conv's weight/bias in half_float data
type
--benchmarkModel Do NOT save big size data, such as Conv's
weight,BN's gamma,beta,mean and variance etc.
Only used to test the cost of the model
--bizCode arg MNN Model Flag, ex: MNN
--debug Enable debugging mode.
--forTraining whether or not to save training ops BN and
Dropout, default: false
--weightQuantBits arg save conv/matmul/LSTM float weights to int8
type, only optimize for model size, 2-8 bits,
default: 0, which means no weight quant
--weightQuantAsymmetric the default weight-quant uses SYMMETRIC quant
method, which is compatible with old MNN
versions. you can try set --weightQuantAsymmetric
to use asymmetric quant method to improve
accuracy of the weight-quant model in some cases,
but asymmetric quant model cannot run on old
MNN versions. You will need to upgrade MNN to
new version to solve this problem. default:
false
--compressionParamsFile arg
The path of the compression parameters that
stores activation, weight scales and zero
points for quantization or information for
sparsity.
--OP print framework supported op
--saveStaticModel save static model with fix shape, default:
false
--targetVersion arg compability for old mnn engine, default: 1.2f
--customOpLibs arg custom op libs ex: libmy_add.so;libmy_sub.so
--authCode arg code for model authentication.
--inputConfigFile arg set input config file for static model, ex:
~/config.txt
--alignDenormalizedValue arg
if 1, converter would align denormalized
float(|x| < 1.18e-38) as zero, because of in
ubuntu/protobuf or android/flatbuf, system
behaviors are different. default: 1, range: {0, 1}
[10:15:46] @ 192: framework Invalid, use -f CAFFE/MNN/ONNX/TFLITE/TORCH !
如果命令行不能用，可以参考这个：
https://www.yuque.com/mnn/cn/usage_in_python
python(3) -m MNN.tools.mnn
python(3) -m MNN.tools.mnnconvert
python(3) -m MNN.tools.mnnquant
2. 转化
这里转化一下，将onnx转换为mnn模型
MNNConvert -f ONNX --modelFile output.onnx --MNNModel output.mnn --bizCode biz
加上 --fp 可以转换为半精度的模型，模型的大小比例近乎缩小一半：
MNNConvert -f ONNX --modelFile output.onnx --MNNModel output16.mnn --bizCode biz --fp16
半精度转换文档在这里：
https://www.yuque.com/mnn/cn/qxtz32
3. MNN 权值量化
这个之前没怎么用过，直接copy一下官方文档：
将模型中卷积的float权值量化为int8存储，推理时反量化还原为float权值进行计算。因此，其推理速度和float模型一致，但是模型大小可以减小到原来的1/4，可以通过模型转换工具一键完成，比较方便。推荐float模型性能够用，仅需要减少模型大小的场景使用。
使用MNNConvert.exe（c++）或者mnnconvert（python包中自带）进行转换，转换命令行中加上下述选项即可：
--weightQuantBits 8 [--weightQuantAsymmetric](可选)
--weightQuantAsymmetric 选项是指使用非对称量化方法，精度要比默认的对称量化精度好一些。
以上是直接用Python 命令行工具转换的，接下来是，编译转换工具的过程：
注意：实验证明，Python命令行工具mnnconvert 与 编译的转换工具MNNConvert.exe 效果相同，当然，可能在后续大版本有些不同
4. 编译 MNNConvert.exe
编译前需要 ninja, cmake 和 VS2017/2019
cmake安装：
https://blog.csdn.net/HaoZiHuang/article/details/126015717
ninja 安装：
https://blog.csdn.net/HaoZiHuang/article/details/126083356
（ninja 是构建工具，比nmake更快）
安装VS之后，在编译过程中，命令行用x64 Native Tools Command Prompt 就好
编译具体过程参考文档：
https://www.yuque.com/mnn/cn/cvrt_windows
把 MNN git 下来，然后
cd MNN
mkdir build
cd build
cmake -G "Ninja" -DMNN_BUILD_SHARED_LIBS=OFF -DMNN_BUILD_CONVERTER=ON -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DMNN_WIN_RUNTIME_MT=ON ..
ninja
之后会在目录下生成：MNNConvert.exe 该工具就是转换工具
5. 编译推理引擎
官方文档在：
https://www.yuque.com/mnn/cn/build_windows
由于编译后的引擎在当前版本无法被Python调用，所以如果不用C++，该部分直接跳过不用看
下载GPU Caps Viewer，你可以通过这个工具来查看本机设备的详细信息（opencl、opengl、vulkan等）
在Github上有个issue:
编译的引擎如何用Python API调用：https://github.com/alibaba/MNN/issues/2010
官方回复是需要编译 pymnn, 目前文档还没出来，等官方更新吧
同时编译的时候需要 powershell
同时依旧需要VS的命令行x64 Native Tools Command Prompt
cd /path/to/MNN
powershell # 运行该命令从 cmd 环境进入 powershell 环境，后者功能更强大
./schema/generate.ps1
如果出现：
PS xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx> ./xx/xx.ps1
./xx/xx.ps1 : 无法加载文件
X:\XXXXXX\xxxxx.ps1，因为在此系统上禁止运行脚本。
有关详细信息，请参阅 https:/go.microsoft.com/fwlink/?LinkID=135170
中的 about_Execution_Policies。
所在位置 行:1 字符: 1
+ ./xx/xx.ps1
+ ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
+ CategoryInfo : SecurityError: (:) []，PSSecurityException
+ FullyQualifiedErrorId : UnauthorizedAccess
可以参考这篇：
https://blog.csdn.net/HaoZiHuang/article/details/126088344
如果只需要 CPU 后端
# CPU, 64位编译
.\package_scripts\win\build_lib.ps1 -path MNN-CPU/lib/x64
# CPU, 32位编译
.\package_scripts\win\build_lib.ps1 -path MNN-CPU/lib/x86
如果需要 opencl 和 vulkan 后端
# CPU+OpenCL+Vulkan, 64位编译
.\package_scripts\win\build_lib.ps1 -path MNN-CPU-OPENCL/lib/x64 -backends "opencl,vulkan"
# CPU+OpenCL+Vulkan, 32位编译
.\package_scripts\win\build_lib.ps1 -path MNN-CPU-OPENCL/lib/x86 -backends "opencl,vulkan"
如果仅需要 opencl 后端
# CPU+OpenCL, 64位编译
.\package_scripts\win\build_lib.ps1 -path MNN-CPU-OPENCL/lib/x64 -backends opencl
# CPU+OpenCL, 32位编译
.\package_scripts\win\build_lib.ps1 -path MNN-CPU-OPENCL/lib/x86 -backends opencl
如果仅需要 vulkan 后端
# CPU+Vulkan, 64位编译
.\package_scripts\win\build_lib.ps1 -path MNN-CPU-OPENCL/lib/x64 -backends vulkan
# CPU+Vulkan, 32位编译
.\package_scripts\win\build_lib.ps1 -path MNN-CPU-OPENCL/lib/x86 -backends vulkan
具体都可以参考这些：
https://www.yuque.com/mnn/cn/build_windows
6. 验证安装是否成功
测试图片shiyuan.jpg：
结果图片：
测试的mnn模型在这里下载：
https://download.csdn.net/download/HaoZiHuang/86337543
import numpy as np
import MNN
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
def normalize(im,
mean=(0.5, 0.5, 0.5),
std=(0.5, 0.5, 0.5)):
im = im.astype(np.float32, copy=False) / 255.0
im -= mean
im /= std
return im
if __name__ == "__main__":
""" inference PPliteSeg using a specific picture """
img = "shiyuan.jpg"
interpreter = MNN.Interpreter("originalpool/output.mnn") # custompool originalpool
session = interpreter.createSession()
input_tensor = interpreter.getSessionInput(session)
image = cv2.imread(img)
image = cv2.resize(image, (224, 224))
image = normalize(image)
image = image.transpose((2, 0, 1))
image = image.astype(np.float32)
tmp_input = MNN.Tensor((1, 3, 224, 224),
MNN.Halide_Type_Float,
image,
MNN.Tensor_DimensionType_Caffe)
input_tensor.copyFrom(tmp_input)
interpreter.runSession(session)
output_tensor = interpreter.getSessionOutput(session)
tmp_output = MNN.Tensor((1, 2, 224, 224),
MNN.Halide_Type_Float,
np.ones([1, 2, 224, 224]).astype(np.float32),
MNN.Tensor_DimensionType_Caffe)
output_tensor.copyToHostTensor(tmp_output)
res = tmp_output.getNumpyData()[0]
res = res.argmax(axis=0)
plt.imshow(res)
plt.show()
7.1 代码出现的问题
如果你自己的结果出现全1或者结果不对，可能就是我遇到的问题：
我的mnn模型是onnx模型导出来的，之前出现全1的结果，多次尝试发现，我的onnx模型输入是动态的，不是静态，所以出现这个问题
如果也是这个 onnx -> mnn 的情况，用下边儿这个脚本看看，是否是动态输入：
https://blog.csdn.net/HaoZiHuang/article/details/126168132
如果是动态输入，尝试将onnx模型修改为静态输入试试，如果四 Paddle模型转onnx模型，在Paddle2onnx工具后加添加 --input_shape_dict "{'x':[1,3,224,224]}"
Paddle2onnx工具命令使用指南在这里：
https://github.com/PaddlePaddle/Paddle2ONNX#命令行转换
7.2 结果图片杂乱无章
本来的结果图：
结果是酱紫：
可以参考该文章：
https://blog.csdn.net/HaoZiHuang/article/details/126136436