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jxt1234 edited this page May 11, 2024 · 8 revisions

工具模块编译

模型转换工具

  • 相关编译选项
    • MNN_BUILD_CONVERTER 是否编译模型转换工具
    • MNN_BUILD_TORCH 是否支持TorchScript模型转换，MacOS下需要安装pytorch，Linux下会下载libtorch
  • 编译命令 
    cmake .. -DMNN_BUILD_CONVERTER=ON -DMNN_BUILD_TORCH=ON
  • 编译产物
    • MNNConvert 模型转换工具
    • TestConvertResult 模型转换正确性测试工具，Windows下没有此产物，用MNNConvert对应功能替代
    • TestPassManager 模型转换工具测试用例
    • MNNDump2Json 模型转换为Json
    • MNNRevert2Buffer Json转换为模型
    • OnnxClip Onnx模型裁剪工具

训练框架

  • 相关编译选项
    • MNN_BUILD_TRAIN 是否编译训练框架
    • MNN_BUILD_TRAIN_MINI 对于移动端/嵌入式设备，建议设置MNN_BUILD_TRAIN_MINI=ON，不编译内置的Dataset，Models，这部分在移动端/嵌入式设备上一般有其他解决方案
    • MNN_USE_OPENCV 部分PC上的demo有用到，与Dataset处理相关
  • 编译命令 
    mkdir build && cd build
cmake .. -DMNN_BUILD_TRAIN=ON -DMNN_USE_OPENCV=ON
make -j4
  • 编译产物
    • MNNTrain 训练框架库
    • runTrainDemo.out 运行训练框架demo的入口程序
    • transformer 训练模型转换器，将推理用的MNN模型转换为执行训练的MNN模型
    • extractForInfer 从执行训练的MNN模型中提取参数，对应更新推理用的MNN模型

测试工具

  • 相关编译选项
    • MNN_BUILD_TOOL 是否编译测试工具
  • 编译命令 
    mkdir build && cd build
cmake .. -DMNN_BUILD_TOOL=ON
make -j4
  • 编译产物
    • GetMNNInfo 获取MNN模型信息
    • ModuleBasic.out 使用V3 API对模型执行基础推理测试
    • SequenceModuleTest.out 测试Sequence模型推理
    • MNNV2Basic.out 使用V2 API对模型执行基础推理测试
    • mobilenetTest.out 测试mobilenet模型推理
    • backendTest.out 测试模型在指定后端上执行的结果是否与CPU一致
    • modelCompare.out 原始模型与量化模型推理结果比较
    • testModel.out 给定输入输出测试模型推理正确性
    • testModel_expr.out 给定输入输出测试模型推理正确性
    • testModelWithDescribe.out 给定输入输出和shape描述测试模型推理正确性
    • getPerformance.out 获取当前设备的CPU性能
    • checkInvalidValue.out 检测输出目录里的数据
    • timeProfile.out 测试模型在指定后端上执行的时间，并获取每层的执行时间占比
    • testTrain.out 测试训练功能
    • checkDir.out 测试两个文件夹是否一致
    • checkFile.out 测试两个文件是否一致
    • winogradExample.out winograd示例
    • fuseTest 测试 GPU 自定义算子的功能，目前仅支持 Vulkan Buffer 模式
    • GpuInterTest.out 测试 GPU 内存输入的功能，目前仅支持 OpenCL Buffer 模式与 OpenGL texture 模式，编译时许打开 MNN_OPENCL 与 MNN_OPENGL
    • LoRA 将LorA权重添加到模型权重中

Benchmark工具

  • 相关编译选项
    • MNN_BUILD_BENCHMARK 是否编译Benchmark工具
  • 编译命令 
    mkdir build && cd build
cmake .. -DMNN_BUILD_BENCHMARK=ON
make -j4
  • 编译产物
    • benchmark.out benchmark工具
    • benchmarkExprModels.out 表达式构图模型测试benchmark工具

模型量化工具

  • 相关编译选项
    • MNN_BUILD_QUANTOOLS 是否编译模型量化工具
  • 编译命令 
    mkdir build && cd build
cmake .. -DMNN_BUILD_QUANTOOLS=ON
make -j4
  • 编译产物
    • quantized.out 模型量化工具

评估工具

  • 相关编译选项
    • MNN_EVALUATION 是否编译图片分类结果评估工具
  • 编译命令 
    mkdir build && cd build
cmake .. -DMNN_EVALUATION=ON
make -j4
  • 编译产物
    • classficationTopkEval.out 图片分类结果评估工具

MNN OpenCV库

  • 相关编译选项
    • MNN_BUILD_OPENCV 是否编译OpenCV函数接口
    • MNN_IMGCODECS 是否编译OpenCV图像解码器
    • MNN_OPENCV_TEST 是否编译OpenCV单元测试
    • MNN_OPENCV_BENCH 是否编译OpenCV性能测试
  • 编译命令 
    mkdir build && cd build
cmake .. -DMNN_BUILD_OPENCV=ON -DMNN_IMGCODECS=ON -DMNN_OPENCV_TEST=ON -DMNN_OPENCV_BENCH=ON
make -j4
  • 编译产物
    • libMNNOpenCV.so MNN OpenCV函数库
    • opencv_test MNN OpenCV单元测试
    • opencv_bench MNN OpenCV性能测试

示例工程

  • 相关编译选项
    • MNN_BUILD_DEMO 是否编译MNN Demo
  • 编译命令 
    mkdir build && cd build
cmake .. -DMNN_BUILD_DEMO=ON
make -j4
  • 编译产物
    • pictureRecognition.out V2接口(Session)图片识别示例
    • pictureRecognition_module.out V3接口(Module)图片识别示例
    • pictureRecognition_batch.out 自定义batchsize图片识别示例
    • multithread_imgrecog.out 多线程图片识别示例
    • pictureRotate.out 图片旋转示例
    • multiPose.out 姿态检测示例
    • segment.out 图像实例分割示例
    • expressDemo.out 表达式接口推理示例
    • expressMakeModel.out 使用表达式构建模型示例
    • transformerDemo.out Transformer模型示例
    • rasterDemo.out Raster示例
    • nluDemo.out nlu模型示例
    • mergeInplaceForCPU 将模型中可以Inplace计算的算子改成Inplace计算，可以减少内存占用，但限定CPU后端运行

单元测试

  • 相关编译选项
    • MNN_BUILD_TEST 是否编译MNN单元测试
  • 编译命令 
    mkdir build && cd build
cmake .. -DMNN_BUILD_TEST=ON
make -j4
  • 编译产物
    • run_test.out 单元测试程序
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