a)       无任何第三方库

b)      纯c++实现，跨平台

c)       汇编级优化，计算速度极快 使用ARM NEON 指令实现卷积层，全连接层，池化层等大部分cnn关键层

d)      支持多核并行运算

e)       可扩展的模型设计，支持 8bit 量化和半精度浮点存储

f)        支持直接内存引用加载网络模型

g)      可注册自定义层实现并扩展

项目地址： https://github.com/Tencent/ncnn

1.caffe

ncnn中有工具caffe2ncnn转换为ncnn格式

2.pytorch

pytorch与caffe比较： https://blog.csdn.net/haoji007/article/details/88779180

pytorch 转ncnn:

(1) pytorch->onnx

(2) onnx->ncnn

https://blog.csdn.net/hmzjwhmzjw/article/details/94027816

移动端的深度学习框架总结：ncnn优势：a) 无任何第三方库b) 纯c++实现，跨平台c) 汇编级优化，计算速度极快 使用ARM NEON 指令实现卷积层，全连接层，池化层等大部分cnn关键层d) 支持多核并行运算e) 可扩展的模型设计，支持 8bit 量化和半精度浮点存储f) 支持直接内存引用加载网络模型g) 可注册自定义层实现并扩展项目地址：https://github.com/Ten... 深度学习 有很好的表现，引领了第三次人工智能的浪潮。目前大部分表现优异的应用都用到了 深度学习 ，大红大紫的 AlphaGo 就使用到了 深度学习 。 本文将详细的给大家介绍 深度学习 的基本概念、优缺点和主流的4个典型算法。 深度学习 、神经网络、机器学习、人工智能的关系 深度学习 、机器学习... 向神文致敬《优秀的女孩是没有性生活的》 感谢@Manjusaka《优秀的算法科学家是不用独显的》灵感。 前几天面试了一个C9应届硕士生，模式识别专业，连续问好几个专业问题都没能答上来。 尴尬之余，我问他：「你没有什么理想吗？你现在最渴望的事情是什么？」 他转悠着大眼睛，不假思索道：「将kaiming大大的Resnet扩展到10万层，把k 1、局部最优问题。 深度学习 算法的目标函数，几乎全都是非凸的。而目前寻找最优解的方法，都是基于梯度下降的。稍微有点背景知识的人都知道，梯度下降方法是解决不了非凸问题的。因此，如果找到最优解，将是 深度学习 领域，非常值得研究的课题。 andrew在google的工作，也就是那只猫，其实训练过程是让人很费解的。为了缩短训练时间，项目组采用了分布式训练的方式。采用了1000 台计算机，在不同的计算... https://blog.csdn.net/qq_33200967/article/details/82421089 https://blog.csdn.net/u014797226/article/details/79626693 https://blog.csdn.net/yhaolpz/article/details/71375762 1.在RK3399上烧录安卓系统（And...