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MNN（Mobile Neural Network）是一个轻量级深度学习框架，支持深度模型推理与训练。 在端侧应用MNN的三个阶段： 训练：MNN提供训练模型的能力，但主要用于端侧训练或模型调优。 转换：将其他训练框架模型转换为MNN模型，目前支持支持 TensorFlow (Lite)、 Caffe 和 ONNX 的模型转换，对于 PyTorch 训练的模型而言则可以通过先转成ONNX表达的方式进行模型转换。 推理：在端侧加载MNN模型进行推理，提供了iOS、Android、Linux/macOS/Ubuntu、Windows各 …

MNN is a highly efficient and lightweight deep learning framework. It supports inference and training of deep learning models and has industry-leading performance for inference and training on-device.

Walle是首个端到端、通用型、规模化产业应用的端云协同机器学习系统，发表于操作系统顶会OSDI 2022。Walle的论文中解释了MNN的关键设计理念，并提供了MNN相对于其他深度学习框架（TensorFlow, TensorFlow Lite, PyTorch, PyTorch Mobile, TVM）的benchmark测试结果。 相关测试脚本和说明文档被放在“/benchmark”目录下。 如果MNN或Walle的设计对你的研究或生产有所助益，欢迎引用我们的OSDI论文： MNN官网 上还可以下载MNN团队全新力作MNN工作台， …

MNN 是阿里巴巴淘系技术开源的深度学习框架，支持了阿里巴巴70+场景下的AI应用。 自开源起，MNN 一直是推理引擎行业性能标杆，广受用户好评。 MNN - AI For Everyone.

从上面可以看出，主要有两个工具：mnnconvert(模型转换)和mnnquant(模型量化) ; 命令行输入这两个会显示对应使用方法及参数列表 > mnnconvert Usage: MNNConvert [OPTION...] -h,--help Convert Other Model Format To MNN Model -v,--version show current version-f,--framework arg model type, ex: [TF,CAFFE,ONNX,TFLITE,MNN]--modelFile arg tensorflow Pb or ...

MNN（Mobile Neural Network）是一个轻量级的 深度神经网络 推理引擎，在端侧加载深度神经网络模型进行推理预测。 目前，MNN已经在阿里巴巴的手机淘宝、手机天猫、优酷等20多个App中使用，覆盖直播、短视频、搜索推荐、商品图像搜索、互动营销、权益发放、安全风控等场景。 此外，IoT等场景下也有若干应用。 图 1：MNN概述图. 2. MNN整体方案. 图 2：MNN框架. 由上图所示，MNN基本的工作流由两部分组成，即Offline Conversion和On-device Inference。 …

MNN is a highly efficient and lightweight deep learning framework. It supports inference and training of deep learning models and has industry-leading performance for inference and training on-device.

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