6月10日之前期待
1、推理框架tnn
3、和ncnn有什麼不同
4、模型轉化是否方便
5、優化效能
6月10日
第一步是把訓練好的模型轉換成tnn的模型，為此我們提供了豐富的工具來幫助你完成這一步，無論你使用的是 tensorflow、pytorch、或者 caffe，都可以輕鬆完成轉換。 詳細的手把手教程可以參見這裡如何轉換模型。
當你完成了模型的轉換，第二步就是編譯目標平台的 tnn 引擎了，你可以根據自己的目標平台的硬體支援情況，選擇 cpu/arm/opencl/metal 等加速方案。 對於這些平台，tnn 都提供了一鍵編譯的指令碼，使用非常方便。詳細步驟可以參考這裡如何編譯tnn。
最後一步就是使用編譯好的 tnn 引擎進行推理，你可以在自己的應用程式中嵌入對 tnn 的呼叫，這方面我們提供了豐富而詳實的 demo 來幫助你完成。
摘自：
進行中......
騰訊正式開源 QMUI Web 前端框架！
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