MNN

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内容概述

MNN是由阿里巴巴淘系技术开源的一款深度学习推理引擎。它对TensorFlow、Caffe、ONNX等主流模型格式给予支持，对CNN、RNN、GAN等常用网络也能兼容。MNN在算子性能方面进行了极致优化，无论是CPU、GPU还是NPU，它都能全面适配，从而最大限度地挖掘设备的算力潜能，在阿里巴巴70多个场景的AI应用中都有广泛的运用。MNN凭借高性能、易用性以及通用性而受到关注，其目的是降低AI部署的难度，助力端智能向前发展。

MNN主要面向需要在移动设备或者嵌入式设备部署AI模型的开发者、研究人员和企业等人群。它有助于用户高效运用设备算力，快速达成AI应用的开发与部署，在那些对性能和兼容性要求较高的场景下尤其适用。

例如，研究学者小诸运用MNN推理引擎开展高效的模型推理工作时，发现其速度快且兼容性强。设计师小川借助MNN工作台训练宠物照片分类模型，如此一来，整理宠物照片变得轻松便捷。开发者小郁利用MNN工作台迅速训练游戏元素检测模型，并且成功地将其运用到业务当中。

MNN具有一系列特色功能。它支持诸如TensorFlow、Caffe、ONNX等多种主流模型格式，像CNN、RNN、GAN等常用网络也可支持。算子性能经过极致优化，这使得它在CPU、GPU、NPU方面都能全面支持，进而让设备的算力得到充分发挥。MNN还提供了转换、可视化、调试工具，这方便将其部署到移动设备和嵌入式设备上。通过MNN工作台能够实现无门槛训练和一键多端部署，并且它有丰富的在线Demo和模型市场，方便用户快速上手应用。

使用MNN的方法如下：首先要访问MNN官方网站，然后下载MNN推理引擎或者MNN工作台。接着依据自身需求挑选合适的模型格式（像TensorFlow、Caffe等），再把它转换为MNN支持的格式。利用MNN提供的工具给模型进行优化和调试，保证模型在目标设备上有良好的性能。通过MNN工作台进行无门槛训练，或者直接把优化后的模型部署到移动设备或嵌入式设备上。最后，借助MNN提供的API文档和在线Demo来学习在实际项目中如何运用MNN。