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alibaba/MNN

MNN is a blazing fast, lightweight deep learning framework, battle-tested by business-critical use cases in Alibaba
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pip install MNN=2.3.0 onnx的输入为固定维度[1380, 1850, 3] onnx的输出为动态维度[-1, 5] python fastTestOnnx.py model.onnx 输出TEST_SUCCESS 但使用python对转换后的MNN模型做推理, 如何还原动态维度的输出呢 我使用的demo代码如下: import MNN interpreter = MNN.Interpreter("convert_cache.mnn") session = interp...
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MNN的开发团队你们好: 我使用的是MNN2.1发布版本,CPU后端进行推理。 使用getSessionOutput获取到的数据是在device tensor中,我如果直接使用device tensor中的数据有什么问题?我看目前MNN中提供的Demo都是通过copyToHostTensor将device tensor拷贝到host tensor中。 我想提高效率减少拷贝,请问这部拷贝是必须的吗?或者...