python调用mnn
时间: 2025-01-31 18:15:15 浏览: 83
### 使用MNN与Python进行推理或模型转换
对于希望利用MNN框架执行移动设备上的高效推断任务或者完成模型转换工作的开发者而言,在Python环境中操作MNN主要依赖于官方提供的Python API接口[^1]。
#### 安装MNN Python包
为了能够在Python项目里集成并使用MNN功能,首先需要安装对应的Python库。可以通过预编译好的whl文件来简化这一过程:
```bash
pip install mnnconvert mnn
```
#### 转换模型至MNN格式
支持多种主流深度学习框架训练得到的模型被转化为MNN格式,以便后续可以在资源受限环境下更有效地运行这些模型。下面给出一段基于TensorFlow模型转成MNN的例子:
```python
import mnnconvert as mnn
mnn.convert(
input_model="path/to/tensorflow/model.pb",
output_dir="./output/",
framework='tensorflow',
model_name="converted_model"
)
```
#### 加载并执行推理
一旦拥有了`.mnn`结尾的目标文件之后,则可以轻松地将其加载到内存当中,并针对输入数据实施前向传播计算获得预测结果。这里展示了一个简单的例子说明怎样读取图片作为测试样本送入网络获取分类标签:
```python
from MNN.expr import Net, CV
# 初始化网络实例
net = Net()
net.load(["./output/converted_model.mnn"])
# 准备图像数据
image_path = "test.jpg"
input_var = CV.image2CVMat(image_path)
# 设置输入张量形状和数据类型匹配原模型定义
input_tensor = net.inputs()[0]
input_tensor.reshape([1, 3, 224, 224]) # 假设为ImageNet标准尺寸
input_data = np.array(input_var.getData(), dtype=np.float32).reshape(3, 224, 224)
input_tensor.write(input_data.tobytes())
# 运行会话取得输出特征图谱
output_tensors = net.forward()
for name in output_tensors.keys():
tensor = output_tensors[name].read().view(np.float32)
print(f"{name}: {tensor}")
```
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