嵌入式设备运行MNN的优化方案
嵌入式设备通常面临内存、计算资源受限的挑战，以下是针对性的解决方案：
- 启用最小化编译: 使用-DMNN_BUILD_MINI=ON选项编译可减少25%框架体积
- 采用Int8量化: 极大减小模型体积，量化后的模型在保持精度的情况下可降低70%内存占用
- 精简模型结构: 去除冗余层，降低计算复杂度
- 优化数据加载: 采用分块加载机制，避免一次性加载大模型
Spezifische Umsetzungsschritte:
1. 最小化编译命令：
cmake .. -DMNN_BUILD_MINI=ON -DMNN_BUILD_SHARED_LIBS=OFF
2. 资源监控：
通过MNN::Interpreter::getSessionInfo()接口获取实时资源使用情况
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelMNN: Ein leichtgewichtiges und effizientes Deep Learning InferenzsystemDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " 如何在嵌入式设备上克服资源限制运行MNN框架？
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