Das MNN-Framework bietet eine gute Unterstützung für gängige neuronale Netzarchitekturen und Modellformate:
Unterstützte Modelltypen::
- Computer Vision: CNN (z. B. MobileNet, ResNet)
- Sequenzmodelle: RNN/LSTM (für Szenarien wie die Spracherkennung)
- Generatives Modell: GAN (Anwendung zur Stilmigration)
- Großes Sprachmodell: Transformer-Architektur (unterstützt durch MNN-LLM)
Prozess der Formatkonvertierung von Modellen::
- Vorbereiten von Quellmodelldateien (unterstützt .pb für TensorFlow, .caffemodel für Caffe, ONNX, etc.)
- Verwenden Sie das Tool MNNConvert, um die Konvertierung durchzuführen:
./MNNConvert -f TF --modelFile model.pb
--MNNModel model.mnn --bizCode MNN - Konvertierte .mnn-Dateien können direkt für Inferenzen verwendet werden
Abdeckung der von der Rahmenregelung unterstützten Vorhaben:
- 178 TensorFlow-Operatoren
- 158 ONNX-Betreiber
- Volle Kompatibilität mit der TorchScript-Modellstruktur
Für komplexe Modelle, wie z.B. Kontrollflüsse, wird empfohlen, das MNN-Express-Modul für spezielle Optimierungen zu verwenden.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelMNN: Ein leichtgewichtiges und effizientes Deep Learning InferenzsystemDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Welche Arten von Modellen neuronaler Netze werden von MNN unterstützt? Wie wird die Konvertierung des Modellformats gehandhabt?
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