用阿里巴巴的 MNN 模型转为 cpp,然后有几个文件是.mnn文件,怎么打开这种类型的文件呀 谢谢 我是想修改一下里面的内容,不知道能不能修改
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问题解答: 要打开.mnn文件,可以使用MNN中自带的解析器,将.mnn文件解析成MNN的模型结构,然后进行修改。接着,将修改后的MNN模型转化为cpp代码格式。 以下是一个可能的解决方法:- 使用MNN自带的解析器将.mnn文件解析成MNN的模型结构。 示例代码:
#include <MNN/Interpreter.hpp> #include <MNN/Tensor.hpp> using namespace MNN; int main(int argc, char const *argv[]) { // Load MNN model std::shared_ptr<Interpreter> interpreter(Interpreter::createFromFile("/path/to/your/mnn/file")); // Get input/output tensor names std::vector<std::string> input_names = interpreter->getInputTensorNames(); std::vector<std::string> output_names = interpreter->getOutputTensorNames(); // Create session Session* session = interpreter->createSession(); // Create input tensor Tensor* input_tensor = interpreter->getSessionInput(session, input_names[0].c_str()); input_tensor->resize({1, 3, 224, 224}); // Set data shape // Create output tensor Tensor* output_tensor = interpreter->getSessionOutput(session, output_names[0].c_str()); // Feed input data float* input_data = input_tensor->host<float>(); // You can modify input_data here // Run inference interpreter->runSession(session); // Get output data float* output_data = output_tensor->host<float>(); // You can modify output_data here // Release resources interpreter->releaseModel(); delete session; return 0; }
- 对MNN的模型结构进行修改。 由于每个模型结构都是不同的,对于如何修改模型结构,需要根据具体的情况进行调整。
- 使用MNN将修改后的模型转化为cpp格式。 示例代码:
#include <MNN/Interpreter.hpp> #include <MNN/MNNDefine.h> #include <MNN/expr/ExprCreator.hpp> #include <MNN/expr/NN.hpp> #include <MNN/expr/Onnx.hpp> #include <MNN/expr/OnnxHelper.hpp> #include <MNN/expr/Training.hpp> using namespace MNN; using namespace MNN::express; int main(int argc, const char *argv[]) { // Create ExprBuilder std::unique_ptr<OpT> conv(new OpT); conv->type = OpType_Convolution; ... std::unique_ptr<OpT> activation(new OpT); activation->type = OpType_ReLU; ... std::unique_ptr<OpT> pooling(new OpT); pooling->type = OpType_Pooling; ... auto builder = Expr::createBuilder(); std::vector<int> inputShape = {1, 3, 224, 224}; // Input tensor shape auto input = builder->input("input", inputShape, NHWC); auto conv_output = builder->convolution(input, conv.get()); auto activation_output = builder->relu(conv_output); auto pooling_output = builder->pooling(activation_output, pooling.get()); auto last_output = pooling_output; // Create Expr auto output = builder->output(last_output); auto expr = Expr::create(output, {input}); // Create module std::unique_ptr<Module> module(new Module); auto default_backend = MNN_FORWARD_CPU; module->create(expr.get(), default_backend); // Save as Cpp module->save("/path/to/save/as/cpp/file"); return 0; }
需要注意的是,对于某些模型,可能需要进行额外的处理,例如修改对应的OP等。
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