平台(如果交叉编译请再附上交叉编译目标平台): Platform(Include target platform as well if cross-compiling): Ubuntu 18.04 Python 3.7 MNN 2.3.0 Github版本: Github Version: 直接下载ZIP包请提供下载日期以及压缩包注释里的git版本(可通过7z l zip包路径命令并在输出信息中搜索Comment 获得，形如Comment = bc80b1111...

Platform(Include target platform as well if cross-compiling): Ubuntu 22.04 Github Version: 53fd201 Python MNN version 2.3.0 Compiling Method cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D MNN_OPENMP=ON -D MNN_USE_THREAD_POOL=OFF -D MNN_BUILD_QUANTOOLS=ON -D MNN_BUILD_CONVERTER=...

平台(如果交叉编译请再附上交叉编译目标平台): Platform(Include target platform as well if cross-compiling): ubuntu20.04 Github版本: Github Version: 53fd201 错误日志 The device support dot:0, support fp16:0, support i8mm: 0 MNN use low precision <capsule object NULL at 0x7f6b8d9de090> (True,) MNN...

Github Version:2.3.0 Check failed: creator ==> NOT_SUPPORTED_OP: [ ARG_MAX ] [ERROR] Convert error, please check your file format.

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...

cmakelist.txt中把MNN_BUILD_MINI设置为ON，编译成功得到libMNN.so后，执行demo（Portait segmentation）无法得到输出的图片。我在mac和手机端都试过MNN_BUILD_MINI=ON，都无法得到结果。定位到： https://github.com/alibaba/MNN/blob/2.3.0/source/core/Pipeline.cpp 这里的 956行 buffer.command.size()全为0 ，是什么问...

hi 想问下，模型可以添加版本号之类的吗？ 比如模型更新weights或者bias后，想和之前的做区分，有什么办法吗? 谢谢

如题

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...

设置了 MNN_BUILD_SHARED_LIBS = OFF之后，生成的MNN.lib 链接报错： 无法解析的外部符号 "__declspec(dllimport) public: static class MNN::Interpreter * __cdecl MNN::Interpreter::createFromFile(char const *)" ([email protected]@[email protected]@[email protected]@Z)，函数 "public: __cdecl ??0MNNInference...