Yii 2.0开发一个仿京东商城平台(源码+数据库+模板)

《仿京东购物商城》是一个电商网站的实战课程，主要讲解开发商城的必备要点，帮助你系统掌握Web商城类功能和开发流程。其中页面包括：首页、列表页、商品详情页、购物车、订单、登录、注册、支付（支付宝、微信）等…

除了以上必须掌握的知识点，课程还额外拓展了Django_RestFrameWork+Vue的开发使用，前后端分离已经是非常流行的趋势，而且api接口还可为开发的移动端app使用，学完本课程肯定是得学习api接口开发。

文件：590m.com/f/25127180-497892862-c73c0c（访问密码：551685）

以下内容无关：

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导读

作为DAU过亿的国民出行服务平台，高德地图每天为用户提供海量的检索、定位和导航服务，实现这些服务需要有精准的道路信息，比如电子眼位置、路况信息、交通标识位置信息等。读者是否会好奇，高德是如何感知到现实世界的道路信息，并提供这些数据给用户呢？

事实上，我们有很多的方法将现实世界的道路要素采集回收，并更新到高德地图App上。其中一种非常重要的方法是利用计算机视觉的手段，将视觉算法部署到客户端，通过对图片的检测识别，快速将道路的信息回收。

为了低成本，高实时性地实现道路要素回收，我们借助MNN引擎(一个轻量级的深度神经网络推理引擎)，将卷积神经网络模型部署到客户端，在客户端进行端侧的模型推理，从而完成在计算能力低，内存小的客户端进行道路要素采集的任务。

传统的CNN(卷积神经网络)计算量非常大，且业务场景需要部署多个模型。如何在低性能的设备上部署多个模型，并在不影响实时性的情况下保证应用的"小而优"是一个非常大的挑战。本文将分享利用MNN引擎在低性能设备上部署深度学习应用的实战经验。

部署

2.1 背景介绍

如Figure2.1.1所示，业务背景是将道路要素识别相关的CNN模型部署到客户端，在端侧进行模型推理，并提取道路要素的位置和矢量等信息。

由于该业务场景的需要，目前端上需同时部署10+甚至更多的模型，以满足更多的不同道路要素的信息提取需要，对于低性能设备来说是非常大的挑战。

Figure 2.1.1 高德数据采集

为了达到应用的"小而优"，MNN引擎部署模型的过程中遇到了很多问题和挑战。下面就这些问题和挑战分享一些经验和解决办法。

2.2 MNN部署

2.2.1 内存占用

应用运行内存对于开发者来说是始终绕不开的话题，而模型推理产生的内存在应用运行内存中占有很大的比例。因此，为了使模型推理内存尽可能小，在模型部署的过程中，作为开发者必须清楚模型运行产生内存的主要来源。根据我们的部署经验，部署单模型的过程中，内存主要来源于以下四个方面：

Figure 2.2.1 单模型部署内存占用

ModelBuffer: 模型反序列化的buffer，主要存储模型文件中的参数和模型信息，其大小和模型文件大小接近。

**FeatureMaps: **Featuremaps的内存，主要存储模型推理过程中，每一层的输入和输出。

**ModelParams: **模型参数的内存，主要存储模型推理所需的Weights, Bias, Op等内存。其中Weights占用了该部分的大部分内存。

**Heap/Stack: **应用运行中产生的堆栈内存。

2.2.2 内存优化

知晓模型运行内存占用后，就能方便理解模型运行时的内存变化。经过多个模型部署实践, 为了降低部署模型的内存峰值，我们采取的措施如下:

模型反序列化(createFromFile)并创建内存(createSession)后，将模型Buffer释放(releaseModel), 避免内存累加。
处理模型输入，图像内存和inputTensor可内存复用。
模型后处理，模型输出Tensor和输出数据的内存复用。

Figure 2.2.2.1 MNN模型部署内存复用方案

经过内存复用，以部署1个2.4M的视觉模型为例，模型运行时从加载到释放，中间各阶段所占用内存变化可以用以下曲线表示：

Figure 2.2.2.2 单模型应用内存曲线(Android memoryinfo统计)

模型运行前，模型占用内存为0M。
在模型加载(createFromFile)和创建内存(createSession)后，内存升到5.24M, 来源于模型反序列化和Featuremaps内存创建。
调用releaseModel内存降低至3.09M，原因是释放了模型反序列化后的buffer。
InputTensor和图像内存复用，应用内存增加到4.25M, 原因是创建了存储模型输入的Tensor内存。
RunSession()，应用内存增加到5.76M，原因是增加了RunSession过程中的堆栈内存。
在模型释放后，应用恢复到了模型加载前的内存值。
经过多次模型部署的实践，下面总结了部署单模型到端的内存峰值预估公式：

MemoryPeak:单模型运行时内存峰值。

StaticMemory:静态内存，包括模型Weights, Bias, Op所占内存。

DynamicMemory:动态内存，包括Feature-maps所占内存。

ModelSize:模型文件大小。模型反序列化所占内存。

MemoryHS:运行时堆栈内存(经验取值0.5M-2M之间)。

2.2.3 模型推理原理

本章节分享模型推理原理，以便于开发者遇到相关问题时，快速定位和解决问题。

模型推理前模型的调度: MNN引擎推理保持了高度的灵活度。即可以指定模型不同的运行路径，也可以对不同的运行路径指定不同的后端，以提高异构系统的并行性。此过程主要是调度或者任务分发的过程。

对于分支网络，可以指定当前运行分支，也可以调度分支执行不同后端，提高模型部署的性能。图Figure2.2.3.1所示为一个多分支模型, 两个分支分别输出检测结果和分割结果。

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