往期回顾：模型训练
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前言
在上一篇文章中详细讲述了模型训练的流程，这篇文章主要介绍模型部署的流程。模型部署通常指通过C/C++语言能够把python框架训练好的模型跑起来，毕竟C/C++运行效率更高，并且只用提供依赖库和头文件即可移植。
模型部署全流程
1.推理框架
首先要找到一套成熟的推理框架，利用该框架即可完成模型量化，模型推理等功能。在这里推荐自己常用的一套框架腾讯出品的NCNN框架，当然也有很多其他的推理框架，但是部署的流程都是大同小异的！
该框架如何编译，如何使用官方都有详细的教程！
; 2.onnx模型
在模型部署之前一般会将我们训练好的模型（xxx.pth）文件转换为onnx的模型文件，onnx为一个中转模型，几乎所有的推理框架都能识别该模型文件，对onnx支持度非常高，并将其再次转换为NCNN框架能够使用的模型。
转换代码入下
import torch
from flower_cls import Net
model_path = "./model/9.pth"
checkpoint = torch.load(model_path)
net = Net()
net.load_state_dict(checkpoint)
net.eval()
img = torch.rand([1, 3, 224, 224])
onnx_path = "./model/out.onnx"
output = net(img)
print(output.shape)
out = torch.onnx.export(model=net,
args=torch.randn(1, 3, 224, 224),
f=onnx_path,
input_names=["input"],
output_names=["output"],
export_params=True,
verbose=False
)
3.模型转换
将onnx模型转换成NCNN框架的模型文件，该转换工具推理框架都会提供，输出的out.param和out.bin就是适用于NCNN框架的模型文件了！
; 4.代码实现
通过NCNN提供的API让模型输出结果，主要步骤为：
- 1.图像数据读入和与处理，保持和训练时一致即可
cv::Mat img = cv::imread("1.jpg", 1);
int w = img.cols;
int h = img.rows;
ncnn::Mat in = ncnn::Mat::from_pixels_resize(img.data, ncnn::Mat::PIXEL_GRAY, w, h, 224, 224);
float mean[3] = { 0.485*255, 0.456*255, 0.406*255 };
float norm[3] = { 1/0.229/255, 1/0.224/255, 1/0.225/255 };
in.substract_mean_normalize(mean, norm);
- 2.加载模型文件，NCNN中API都定义好了，调用即可
ncnn::Net net;
net.load_param("model.param");
net.load_model("model.bin");
3.创建网络层提取器，指定具体提取哪些层的输出结果。（网络层的名称在转换onnx模型时会指定，也可以查看.param文件中的名称，从而找到正确名称，可以查看param 文件解释）
ncnn::Extractor ex = net.create_extractor();
ex.input("input", in);
ncnn::Mat feat;
ex.extract("output", feat);
4.将输出转化为所需信息，例如我训练的模型会输出一个[1,1,5]的矩阵，代表5个类别的概率，找到最大值即代表该图像所对应的类别，可以看到第二类概率最高
5.完整代码
#include
#include
#include
#include "ncnn/net.h"
using namespace cv;
using namespace std;
using namespace ncnn;
int main()
{
cv::Mat img = cv::imread("1.jpg", 1);
int w = img.cols;
int h = img.rows;
ncnn::Mat in = ncnn::Mat::from_pixels_resize(img.data, ncnn::Mat::PIXEL_GRAY, w, h, 224, 224);
float mean[3] = { 0.485*255, 0.456*255, 0.406*255 };
float norm[3] = { 1/0.229/255, 1/0.224/255, 1/0.225/255 };
in.substract_mean_normalize(mean, norm);
ncnn::Net net;
net.load_param("model.param");
net.load_model("model.bin");
ncnn::Extractor ex = net.create_extractor();
ex.input("input", in);
ncnn::Mat feat;
ex.extract("output", feat);
cout<<"输出矩阵维度:"<<endl;
cout<<"c:"<<feat.c<<endl;
cout<<"h:"<<feat.h<<endl;
cout<<"w:"<<feat.w<<endl;
cout<<"各个类别的概率:"<<endl;
cout<<feat[0]<<endl;
cout<<feat[1]<<endl;
cout<<feat[2]<<endl;
cout<<feat[3]<<endl;
cout<<feat[4]<<endl;
return 0;
}
小结
主要介绍了模型部署流程，其中最重要的是NCNN框架的使用，多看官方文档，多写写代码就熟悉了，其他框架也都大同小异！
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Original: https://blog.csdn.net/qq_43049432/article/details/127692386
Author: 靠谱成年人
Title: 深度学习模型部署全流程-模型部署
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