Window系统中onnx转化为ncnn详细教程

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前言

本文记录了将onnx转化为ncnn框架,方便部署到移动端。前提是你已经安装了vs2016或者其它版本。

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一、onnx和ncnn是什么？

简单描述一下官方介绍，开放神经网络交换（Open Neural Network Exchange）简称ONNX是微软和Facebook提出用来表示深度学习模型的开放格式。所谓开放就是ONNX定义了一组和环境，平台均无关的标准格式，来增强各种AI模型的可交互性。
ncnn 是一个为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架，也是腾讯优图实验室成立以来的第一个开源项目。ncnn 从设计之初深刻考虑手机端的部署和使用，无第三方依赖，跨平台，手机端 CPU 的速度快于目前所有已知的开源框架。基于 ncnn，开发者能够将深度学习算法轻松移植到手机端高效执行，开发出人工智能 App。

二、使用步骤

1.安装protobuf

1)下载protobuf-3.4.0安装包，并解压；
然后在vs2019的X64命令行执行以下命令。注意以下命令都是在vs2019上执行的。

git clone https://github.com/protocolbuffers/protobuf.git

注：＜protobuf-root-dir＞为解压的protobuf-3.4.0文件夹的根目录。
代码如下（示例）：

cd <protobuf-root-dir>

mkdir build-vs2019 
cd build-vs2019


cmake -G"NMake Makefiles"-DCMAKE_BUILD_TYPE=ReTease -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=%cd%/insta11 -Dprotobuf_BUILD_TESTS=OFF-Dprotobuf_MSVC_STATIC_RUNTIME=OFF../cmake

nmake
nmake install

例如：

cmake -G"NMake Makefiles"-DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=%cd%/install -Dprotobuf_BUILD_TESTS=OFF -Dprotobuf_MSVC_STATIC_RUNTIME=OFF ../cmake

编译后可以执行以下语句说明安装成功

protoc.exe-- version

2.克隆安装ncnn

执行以下语句克隆ncnn

git clone https://github.com/Tencent/ncnn.git

打开VS2019的X64命令行（进入到ncnn根目录下）执行以下语句
注意：cmake-G．．．这条命令有三个＜protobuf-root-dir＞需要换成protobuf-3.4.0的根目录

cd <protobuf-root-dir>

mkdir build-vs2019 
cd build-vs2019

cmake -G"NMake Makefiles" -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=%cd%/install -DProtobuf_INCLUDE_DIR=D:/weigth_ncnn/protobuf-3.4.0/build-vs2019/install/include -DProtobuf_LIBRARIES=D:/weigth_ncnn/protobuf-3.4.0/build-vs2019/install/lib/libprotobuf.lib -DProtobuf_PROTOC_EXECUTABLE=D:/weigth_ncnn/protobuf-3.4.0/build-vs2019/install/bin/protoc.exe -DNCNN_VULKAN=OFF ..

nmake
nmake install

编译后
nccn/build-vs2019 /tools/onnx目录下有onnx2ncnn.exe文件

3.生成ncnn文件

拷贝你的onnx文件例如：yolox.onnx到D：＼ncnn＼build-vs2019＼tools＼onnx 生成ncnn相应的param和bin文件
然后cd到onnx2ncnn.exe文件的根目录，在执行以下语句

onnx2ncnn.exe yolox.onnx yolox.param yolox.bin 

因为ncnn不支持Focus模块.会有警告：
Unsupported slice step!
但没有关系，Focus层在C＋＋中实现。

总结

踩了很多坑才把onnx转化为ncnn文件，里面有以下步骤是省略了请读者执行摸索，因为时间紧迫，没有认真检查，如果发现有错误请指出，谢谢