windows MNN 的使用流程(Python版)

MNN的文档有中文
https://www.yuque.com/mnn/cn/about
除了部分细节，按照文档基本没啥问题，本文部分内容基本也是拆解文档

目前windows支持的Python版本：3.5、3.6、3.7，用的时候再去这里确认下吧
https://www.yuque.com/mnn/cn/usage_in_python

1. Python 直接安装

安装很简单，直接pip就好

pip install -U pip -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
pip install -U MNN -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

安装完毕之后，在命令行输入

> mnn
mnn toolsets has following command line tools$mnnlist out mnn commands$mnnconvertconvert other model to mnn model$mnnquantquantize  mnn model

这就安装成功了
mnnconvert 是用来做模型转化，
mnnquant 量化工具

按理说，安装完毕之后，命令行会有：

> mnnconvertUsage:MNNConvert [OPTION...]-h, --help                    Convert Other Model Format To MNN Model-v, --version                 show current version-f, --framework arg           model type, ex: [TF,CAFFE,ONNX,TFLITE,MNN]--modelFile arg           tensorflow Pb or caffeModel, ex:*.pb,*caffemodel--batch arg               if model input's batch is not set, set as thebatch size you set--keepInputFormat         keep input dimension format or not, default:false--optimizeLevel arg       graph optimize option, 0: don't runoptimize(only support for MNN source), 1: use graphoptimize only for every input case is right, 2:normally right but some case may be wrong,default 1--optimizePrefer arg      graph optimize option, 0 for normal, 1 forsmalleset, 2 for fastest--prototxt arg            only used for caffe, ex: *.prototxt--MNNModel arg            MNN model, ex: *.mnn--fp16                    save Conv's weight/bias in half_float datatype--benchmarkModel          Do NOT save big size data, such as Conv'sweight,BN's gamma,beta,mean and variance etc.Only used to test the cost of the model--bizCode arg             MNN Model Flag, ex: MNN--debug                   Enable debugging mode.--forTraining             whether or not to save training ops BN andDropout, default: false--weightQuantBits arg     save conv/matmul/LSTM float weights to int8type, only optimize for model size, 2-8 bits,default: 0, which means no weight quant--weightQuantAsymmetric   the default weight-quant uses SYMMETRIC quantmethod, which is compatible with old MNNversions. you can try set --weightQuantAsymmetricto use asymmetric quant method to improveaccuracy of the weight-quant model in some cases,but asymmetric quant model cannot run on oldMNN versions. You will need to upgrade MNN tonew version to solve this problem. default:false--compressionParamsFile argThe path of the compression parameters thatstores activation, weight scales and zeropoints for quantization or information forsparsity.--OP                      print framework supported op--saveStaticModel         save static model with fix shape, default:false--targetVersion arg       compability for old mnn engine, default: 1.2f--customOpLibs arg        custom op libs ex: libmy_add.so;libmy_sub.so--authCode arg            code for model authentication.--inputConfigFile arg     set input config file for static model, ex:~/config.txt--alignDenormalizedValue argif 1, converter would align denormalizedfloat(|x| < 1.18e-38) as zero, because of inubuntu/protobuf or android/flatbuf, systembehaviors are different. default: 1, range: {0, 1}[10:15:46] @ 192: framework Invalid, use -f CAFFE/MNN/ONNX/TFLITE/TORCH !

如果命令行不能用，可以参考这个：
https://www.yuque.com/mnn/cn/usage_in_python

python(3) -m MNN.tools.mnn
python(3) -m MNN.tools.mnnconvert
python(3) -m MNN.tools.mnnquant

2. 转化

这里转化一下，将onnx转换为mnn模型

MNNConvert -f ONNX --modelFile output.onnx --MNNModel output.mnn --bizCode biz

加上 --fp 可以转换为半精度的模型，模型的大小比例近乎缩小一半：

MNNConvert -f ONNX --modelFile output.onnx --MNNModel output16.mnn --bizCode biz --fp16

半精度转换文档在这里：
https://www.yuque.com/mnn/cn/qxtz32

3. MNN 权值量化

这个之前没怎么用过，直接copy一下官方文档：

将模型中卷积的float权值量化为int8存储，推理时反量化还原为float权值进行计算。因此，其推理速度和float模型一致，但是模型大小可以减小到原来的1/4，可以通过模型转换工具一键完成，比较方便。推荐float模型性能够用，仅需要减少模型大小的场景使用。

使用MNNConvert.exe（c++）或者mnnconvert（python包中自带）进行转换，转换命令行中加上下述选项即可：

--weightQuantBits 8 [--weightQuantAsymmetric](可选)

--weightQuantAsymmetric 选项是指使用非对称量化方法，精度要比默认的对称量化精度好一些。

以上是直接用Python 命令行工具转换的，接下来是，编译转换工具的过程：

注意：实验证明，Python命令行工具mnnconvert 与编译的转换工具MNNConvert.exe 效果相同，当然，可能在后续大版本有些不同

4. 编译 MNNConvert.exe

编译前需要 ninja, cmake 和 VS2017/2019

cmake安装：
https://blog.csdn.net/HaoZiHuang/article/details/126015717

ninja 安装：
https://blog.csdn.net/HaoZiHuang/article/details/126083356
（ninja 是构建工具，比nmake更快）

安装VS之后，在编译过程中，命令行用x64 Native Tools Command Prompt 就好

编译具体过程参考文档：
https://www.yuque.com/mnn/cn/cvrt_windows

把 MNN git 下来，然后

cd MNN
mkdir build
cd build
cmake -G "Ninja" -DMNN_BUILD_SHARED_LIBS=OFF -DMNN_BUILD_CONVERTER=ON -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DMNN_WIN_RUNTIME_MT=ON ..
ninja

之后会在目录下生成：MNNConvert.exe 该工具就是转换工具

5. 编译推理引擎

官方文档在：
https://www.yuque.com/mnn/cn/build_windows

由于编译后的引擎在当前版本无法被Python调用，所以如果不用C++，该部分直接跳过不用看

下载GPU Caps Viewer，你可以通过这个工具来查看本机设备的详细信息（opencl、opengl、vulkan等）

在Github上有个issue:
编译的引擎如何用Python API调用：https://github.com/alibaba/MNN/issues/2010

官方回复是需要编译 pymnn, 目前文档还没出来，等官方更新吧

同时编译的时候需要 powershell

同时依旧需要VS的命令行x64 Native Tools Command Prompt

cd /path/to/MNN
powershell     # 运行该命令从 cmd 环境进入 powershell 环境，后者功能更强大./schema/generate.ps1

如果出现：

PS xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx> ./xx/xx.ps1
./xx/xx.ps1 : 无法加载文件
X:\XXXXXX\xxxxx.ps1，因为在此系统上禁止运行脚本。
有关详细信息，请参阅 https:/go.microsoft.com/fwlink/?LinkID=135170
中的 about_Execution_Policies。
所在位置 行:1 字符: 1
+ ./xx/xx.ps1
+ ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~+ CategoryInfo          : SecurityError: (:) []，PSSecurityException+ FullyQualifiedErrorId : UnauthorizedAccess

可以参考这篇：
https://blog.csdn.net/HaoZiHuang/article/details/126088344

如果只需要 CPU 后端

# CPU, 64位编译
.\package_scripts\win\build_lib.ps1 -path MNN-CPU/lib/x64
# CPU, 32位编译
.\package_scripts\win\build_lib.ps1 -path MNN-CPU/lib/x86

如果需要 opencl 和 vulkan 后端

# CPU+OpenCL+Vulkan, 64位编译
.\package_scripts\win\build_lib.ps1 -path MNN-CPU-OPENCL/lib/x64 -backends "opencl,vulkan"
# CPU+OpenCL+Vulkan, 32位编译
.\package_scripts\win\build_lib.ps1 -path MNN-CPU-OPENCL/lib/x86 -backends "opencl,vulkan"

如果仅需要 opencl 后端

# CPU+OpenCL, 64位编译
.\package_scripts\win\build_lib.ps1 -path MNN-CPU-OPENCL/lib/x64 -backends opencl
# CPU+OpenCL, 32位编译
.\package_scripts\win\build_lib.ps1 -path MNN-CPU-OPENCL/lib/x86 -backends opencl

如果仅需要 vulkan 后端

# CPU+Vulkan, 64位编译
.\package_scripts\win\build_lib.ps1 -path MNN-CPU-OPENCL/lib/x64 -backends vulkan
# CPU+Vulkan, 32位编译
.\package_scripts\win\build_lib.ps1 -path MNN-CPU-OPENCL/lib/x86 -backends vulkan

具体都可以参考这些：
https://www.yuque.com/mnn/cn/build_windows

6. 验证安装是否成功

测试图片shiyuan.jpg：

结果图片：

测试的mnn模型在这里下载：
https://download.csdn.net/download/HaoZiHuang/86337543

import numpy as np
import MNN
import cv2
import matplotlib.pyplot as pltdef normalize(im, mean=(0.5, 0.5, 0.5), std=(0.5, 0.5, 0.5)):im = im.astype(np.float32, copy=False) / 255.0im -= meanim /= stdreturn imif __name__ == "__main__":""" inference PPliteSeg using a specific picture """img = "shiyuan.jpg"interpreter = MNN.Interpreter("originalpool/output.mnn") # custompool originalpoolsession = interpreter.createSession()input_tensor = interpreter.getSessionInput(session)image = cv2.imread(img)image = cv2.resize(image, (224, 224))image = normalize(image)image = image.transpose((2, 0, 1))image = image.astype(np.float32)    tmp_input = MNN.Tensor((1, 3, 224, 224), MNN.Halide_Type_Float,image, MNN.Tensor_DimensionType_Caffe)input_tensor.copyFrom(tmp_input)interpreter.runSession(session)output_tensor = interpreter.getSessionOutput(session)tmp_output = MNN.Tensor((1, 2, 224, 224), MNN.Halide_Type_Float, np.ones([1, 2, 224, 224]).astype(np.float32), MNN.Tensor_DimensionType_Caffe)output_tensor.copyToHostTensor(tmp_output) res = tmp_output.getNumpyData()[0]res = res.argmax(axis=0)plt.imshow(res)plt.show()

7.1 代码出现的问题

如果你自己的结果出现全1或者结果不对，可能就是我遇到的问题：

我的mnn模型是onnx模型导出来的，之前出现全1的结果，多次尝试发现，我的onnx模型输入是动态的，不是静态，所以出现这个问题

如果也是这个 onnx -> mnn 的情况，用下边儿这个脚本看看，是否是动态输入：

https://blog.csdn.net/HaoZiHuang/article/details/126168132

如果是动态输入，尝试将onnx模型修改为静态输入试试，如果四 Paddle模型转onnx模型，在Paddle2onnx工具后加添加 --input_shape_dict "{'x':[1,3,224,224]}"

Paddle2onnx工具命令使用指南在这里：
https://github.com/PaddlePaddle/Paddle2ONNX#命令行转换

7.2 结果图片杂乱无章

本来的结果图：

结果是酱紫：

可以参考该文章：
https://blog.csdn.net/HaoZiHuang/article/details/126136436