前言

MNN是一个轻量级的深度神经网络推理引擎，在端侧加载深度神经网络模型进行推理预测。目前，MNN已经在阿里巴巴的手机淘宝、手机天猫、优酷等20多个App中使用，覆盖直播、短视频、搜索推荐、商品图像搜索、互动营销、权益发放、安全风控等场景。此外，IoT等场景下也有若干应用。

下面介绍在 Ubuntu20.04 环境下编译 MNN 的过程。

编译环境准备

gcc（建议使用 4.9 或以上版本）
cmake（建议使用 3.10 或以上版本）
protobuf（建议使用 3.0 或以上版本）

1. gcc 安装

sudo apt update
sudo apt install build-essential

2. cmake 安装

从官网下载 cmake 的 linux 版本
在 cmake 源码所在文件夹打开命令终端，解压文件

tar -zxv -f cmake-3.24.1.tar.gz

进入解压后的文件夹执行

./bootstrap

可能会报错

需要安装 libssl-dev

sudo apt-get install libssl-dev

安装完成以后，再次执行 ./bootstrap

编译构建 cmake

make

安装 cmake

sudo make install

安装完成后可以执行 cmake --version 验证是否安装成功、

3. protobuf 安装

安装依赖

sudo apt-get install autoconf automake libtool curl make g++ unzip libffi-dev -y

下载 protobuf 源码并解压

tar -zxv -f protobuf-cpp-3.20.0-rc-1.tar.gz

进入解压后的文件夹，生成配置文件

cd protobuf-3.20.0-rc-1/
./autogen.sh

配置环境

./configure

编译源码

make

安装

sudo make install

刷新动态库

sudo ldconfig

可以通过 protobuf --version 查看是否安装成功

Linux 本地编译 MNN

下载 MNN 源码并解压

unzip MNN-master.zip

进入解压后的文件夹执行

cd MNN-master
./schema/generate.sh

本地编译

mkdir build
cd build
cmake ..
make -j8

编译完成后本地出现 MNN 的动态库

Android 编译 MNN

1. Linux 命令行方式

在 https://developer.android.com/ndk/downloads/ 下载安装 NDK，建议使用最新版本
在 .bashrc 或者 .bash_profile 中设置 NDK 环境变量，如

export ANDROID_NDK=/home/wkx/Downloads/android-ndk-r25

进入 MNN 文件夹执行

cd /path/to/MNN-master# 可选，更改 schema 文件后需要重新生成
./schema/generate.sh# 可选，模型仅 demo 工程需要
./tools/script/get_model.sh

进入 android 文件夹编译动态库

cd project/android# 编译 armv7 动态库
mkdir build_32
cd build_32
../build_32.sh# 编译armv8动态库
mkdir build_64
cd build_64
../build_64.sh

下图为 armv8 动态库

2. Android Studio 方式

使用 Android Studio 打开 MNN-master/project/android/demo ，然后编译 apk
用 zip 解压编译好的 apk ，lib 目录下包含 MNN 的动态库

下图为编译好的 apk

用 zip 解压，进入 lib 目录

arm64-v8a 目录下的动态库

MNN 模型转换

cd MNN-master
./schema/generate.sh
mkdir build
cd build
cmake .. -DMNN_BUILD_CONVERTER=true && make -j4

下图为得到的模型转换工具

将其它模型转换为 MNN 模型，例如将 model-mobilenet.pb 模型转换为 abc.mnn 模型

./MNNConvert -f TF --modelFile model-mobilenet.pb --MNNModel abc.mnn --bizCode biz

转换成功

转换前的模型和转换后得到的 MNN 模型

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