这是名为 MNN 的 Linux 应用程序，其最新版本可以下载为 mnn_3.2.0_ios_armv82_cpu_metal_coreml.zip。 它可以在工作站的免费托管服务提供商 OnWorks 中在线运行。
使用 OnWorks 免费下载并在线运行这个名为 MNN 的应用程序。
请按照以下说明运行此应用程序：
- 1. 在您的 PC 中下载此应用程序。
- 2. 在我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX 中输入您想要的用户名。
- 3. 在这样的文件管理器中上传这个应用程序。
- 4. 从此网站启动OnWorks Linux online 或Windows online emulator 或MACOS online emulator。
- 5. 从您刚刚启动的 OnWorks Linux 操作系统，使用您想要的用户名转到我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX。
- 6. 下载应用程序，安装并运行。
SCREENSHOTS
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人工神经网络
商品描述
MNN 是一种高效轻量级的深度学习框架。 支持深度学习模型的推理和训练，在端端推理和训练方面具有行业领先的性能。 目前，MNN已经集成到阿里巴巴旗下淘宝、天猫、优酷、钉钉、闲鱼等20多个APP中，覆盖直播、短视频抓拍、搜索推荐、产品等70多个使用场景。图片搜索、互动营销、股权分配、安全风控。 此外，MNN 还用于嵌入式设备，例如 IoT。 MNN Workbench可以从MNN主页下载，提供预训练模型、可视化训练工具、模型一键部署到设备。 Android平台，core so大小约400KB，OpenCL so大小约400KB，Vulkan so大小约400KB。 支持多设备混合计算。 目前支持 CPU 和 GPU。
特性
- 大量优化汇编代码实现核心计算，充分利用ARM CPU
- 对于iOS，可以开启GPU加速（Metal），比苹果原生的CoreML要快
- 对于 Android，OpenCL、Vulkan 和 OpenGL 可用并针对主流 GPU（Adreno 和 Mali）进行了深度调整
- 卷积和转置卷积算法高效稳定。 Winograd 卷积算法被广泛用于更好的对称卷积，例如 3x3 -> 7x7
- 新架构 ARM v8.2 速度提升两倍，支持 FP16 半精度计算
- 针对设备优化，无依赖，可轻松部署到移动设备和各种嵌入式设备
程式语言
C + +中
分类
这是一个也可以从 https://sourceforge.net/projects/mnn.mirror/ 获取的应用程序。 它已托管在 OnWorks 中，以便从我们的免费操作系统之一以最简单的方式在线运行。
