MNNs Modellkompatibilität und Netzwerkunterstützung
Das MNN-Framework ist stark modellkompatibel und unterstützt gängige Deep-Learning-Modellformate wie TensorFlow, Caffe, ONNX und TorchScript. Mit dem MNNConvert-Tool können Entwickler Modelle in diesen Formaten bequem in MNN-spezifische Formate konvertieren. Was die Modellunterstützung angeht, deckt MNN 178 TensorFlow-Operationen und 158 ONNX-Operationen ab, was den Anforderungen der meisten Anwendungsszenarien gerecht wird.
Was die Unterstützung neuronaler Netze betrifft, so verfügt MNN über umfassende Fähigkeiten zur Anpassung der Architektur. Neben den traditionellen CNN (Convolutional Neural Network) und RNN (Recurrent Neural Network) unterstützt es auch fortgeschrittene Netzwerkstrukturen wie GAN (Generative Adversarial Network) und Transformer. Mit der MNN-Express-Erweiterung kann das Framework auch Modelle mit komplexen Kontrollflüssen verarbeiten, was die Flexibilität der Anwendungsentwicklung erheblich verbessert.
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