深度學習（六十一）NNPACK 移植與實驗

一、ubuntu下使用：

git clone

[sudo] pip install --upgrade git+

confu setup

python ./configure.py

ninja

3、鏈結的時候還需要用到pthread庫，否在會遇到找不到實現函式。

target_link_libraries(nnpack libnnpack.a libpthreadpool.a pthread)

4、測試**

#include #include "nnpack.h"

#include #include using namespace std;
float test_nnpack()
enum nnp_convolution_algorithm algorithm = nnp_convolution_algorithm_auto;
enum nnp_convolution_transform_strategy strategy=nnp_convolution_transform_strategy_tuple_based;
const size_t batch_size = 1;
const size_t input_channels = 128;
const size_t output_channels = 128;
const struct nnp_padding input_padding = ;
const struct nnp_size input_size =;
const struct nnp_size kernel_size = ;
const struct nnp_size stride=;
const struct nnp_size output_size = ;
//malloc memory for input, kernel, output, bias
float* input = (float*)malloc(batch_size * input_channels *input_size.height *input_size.width * sizeof(float));
float* kernel = (float*)malloc(input_channels * output_channels * kernel_size.height * kernel_size.width * sizeof(float));
float* output = (float*)malloc(batch_size* output_channels * output_size.height * output_size.width * sizeof(float));
float* bias = (float*)malloc(output_channels * sizeof(float));
pthreadpool_t threadpool= nullptr;
struct nnp_profile computation_profile;//use for compute time;
//init input data
int i,j;
for(int c=0; cout;
for(int i=0;i
在mxnet、tiny-dnn中的引用方法：

二、android使用

1、新增ndk-build環境變數路徑：

export ndk_root=/home/hjimce/android/sdk/ndk-bundle/

$/ndk-build

arguments "-dandroid_arm_neon=true", "-dandroid_toolchain=clang"

ndk 

修改：多執行緒時間測試不能使用time.clock(),可使用auto begin =std::chrono::high_resolution_clock::now();

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