MNN框架具备强大的模型兼容性，支持TensorFlow、Caffe、ONNX和TorchScript等主流深度学习模型格式。通过MNNConvert工具，开发者可以便捷地将这些格式的模型转换为MNN专用格式。在模型支持方面，MNN覆盖了178个TensorFlow操作和158个ONNX操作，能够满足大多数应用场景的需求。
在神经网络支持上，MNN具有全面的架构适配能力。除传统的CNN(卷积神经网络)和RNN(循环神经网络)外，还支持GAN(生成对抗网络)和Transformer等先进网络结构。通过MNN-Express扩展，框架还能处理包含复杂控制流的模型，大大提高了应用开发的灵活性。
この答えは記事から得たものである。MNN：軽量で効率的なディープラーニング推論フレームワークについて
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