摘要：从设计之初深刻考虑手机端的部署和使用。无第三方依赖，跨平台，据称手机端的速度快于目前所有已知的开源框架。
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ncnn 是一个为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架。
ncnn 从设计之初深刻考虑手机端的部署和使用。
无第三方依赖，跨平台，据称 手机端 cpu 的速度快于目前所有已知的开源框架。
基于 ncnn，开发者能够将深度学习算法轻松移植到手机端高效执行，开发出人工智能 APP.
更多不同大厂商推出的深度学习模型推理部署框架，各位可移步下方博文进行了解
git clone https://github.com/Tencent/ncnn.git下载 zip，然后 copy 到服务器
unzip ncnn-master.zip 基础 C++ 环境即可、Linux 环境通常具备
sudo 可快速安装相关依赖
sudo apt install build-essential git cmake libprotobuf-dev protobuf-compiler libvulkan-dev vulkan-utils libopencv-devVULKAN 解压安装、export 环境变量
wget https://sdk.lunarg.com/sdk/download/1.2.189.0/linux/vulkansdk-linux-x86_64-1.2.189.0.tar.gz?Human=true -O vulkansdk-linux-x86_64-1.2.189.0.tar.gztar -xf vulkansdk-linux-x86_64-1.2.189.0.tar.gzexport VULKAN_SDK=$(pwd)/1.2.189.0/x86_64ncnn 支持多种平台、安卓端、ios端、以及特定类型的开发板
ncnn-master/build.sh
该脚本下，包含各个平台的编译安装指令，我们可以根据自己平台选择性安装即可
自定义，撰写的一个 Linux（Ubuntu、centOS）下编译安装脚本如下
set -uexBUILD_DIR="build"if [ $# == 1 ]; then if [ $1 == "1" ]; then rm -rf ${BUILD_DIR} fifiif [ ! -d ${BUILD_DIR} ]; then mkdir -p ${BUILD_DIR}fipushd ${BUILD_DIR}rm -rf *cmake -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=./install ..make -jmake installpopd # ${BUILD_DIR}我们看一看，
make install安装了什么
cd buildtree installtree installinstall├── bin│ ├── caffe2ncnn│ ├── darknet2ncnn│ ├── mxnet2ncnn│ ├── ncnn2int8│ ├── ncnn2mem│ ├── ncnn2table│ ├── ncnnmerge│ ├── ncnnoptimize│ └── onnx2ncnn├── include│ └── ncnn│ ├── allocator.h│ ├── benchmark.h│ ├── blob.h│ ├── c_api.h│ ├── command.h│ ├── cpu.h│ ├── datareader.h│ ├── gpu.h│ ├── layer.h│ ├── layer_shader_type_enum.h│ ├── layer_shader_type.h│ ├── layer_type_enum.h│ ├── layer_type.h│ ├── mat.h│ ├── modelbin.h│ ├── ncnn_export.h│ ├── net.h│ ├── option.h│ ├── paramdict.h│ ├── pipelinecache.h│ ├── pipeline.h│ ├── platform.h│ ├── simpleocv.h│ ├── simpleomp.h│ ├── simplestl.h│ └── vulkan_header_fix.h└── lib ├── cmake │ └── ncnn │ ├── ncnn.cmake │ ├── ncnnConfig.cmake │ └── ncnn-release.cmake └── libncnn.a6 directories, 39 files如果是其他项目需要，那么只需 copy install 目录下的这些文件即可开始使用 ncnn
本博文是 ncnn 脚本方式、极简安装的整理，如果本博文脚本直接运行安装失败，多带带步骤安装分析，适用于普通用户的安装方式可参考如下博文
ncnn 普通用户 逐步编译安装教程 | 示例运行【 onnx2ncnn | caffe2ncnn | mxnet2ncnn | darknet2ncnn 】
博主关于 ncnn 的入门博文，总结如下，仅供参考
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