前言
MNN是阿里开源的一款用于边缘端设备部署、推理深度学习模型的框架，与腾讯开源的ncnn类似哈。MNN在[github](https://github.com/alibaba/MNN "github")上有开源，同时官方也有提供[开发接口文档](https://www.yuque.com/mnn "开发接口文档")；而且写的比较详细。跟ncnn一样，MNN也是在手机端用的还比较多，而且支持Tensorflow、Caffe、ONNX等主流模型文件格式，支持CNN、RNN、GAN等常用网络
安装依赖
首先安装依赖，跟ncnn类似，依赖也比较少，而且跟ncnn的依赖差不多，所以如果编译过ncnn，基本上也不需要在安装什么库。主要安装以下依赖库：sudo apt-get install cmake
sudo apt-get install libprotobuf-dev
sudo apt-get install protobuf-compiler
sudo apt-get install libvulkan-dev
基本上，就需要安装这几个工具和库，这几个也是深度学习编程常见的库。
下载源码编译安装
首先当然是要先下载源码，通过git命令来下载，或者直接去github下载压缩包，然后解压。git clone https://github.com/alibaba/MNN.git
cd MNN
./schema/generate.sh
mkdir build
cd build
cmake .. && make -j4
cmake -DMNN_SUPPORT_TFLITE_QUAN=true -DMNN_BUILD_CONVERTER=true -DMNN_BUILD_QUANTOOLS=true -DMNN_BUILD_DEMO=true -DMNN_OPENMP=true ..
修改MNN下的CMakeLists.txt文件。具体参数以及定义如下：
| 参数 | 默认值 | 作用 |
|---|---|---|
| MNN_VULKAN | OFF | 编译 GPU 优化库：MNN-VULKAN |
| MNN_ARM82 | OFF | 编译 MNN-ARM82 （新架构的CPU 优化 Backend） |
| MNN_OPENCL | OFF | 编译 GPU 优化库： MNN-OpenCL |
| MNN_OPENGL | OFF | 编译 GPU 优化库：MNN-OpenGL |
| MNN_USE_SYSTEM_LIB | OFF | 编译 OpenCL / Vulkan 时，依赖系统的OpenCL / Vulkan 库或者。OFF 表示在运行时寻找系统驱动 |
| MNN_BUILD_HARD | OFF | ARM平台下控制-mfloat-abi参数为hard或softfp |
| MNN_BUILD_SHARED_LIBS | ON | 控制MNN相关库是否编译为动态库而非静态库 |
| MNN_FORBID_MULTI_THREAD | OFF | 禁用多线程 |
| MNN_BUILD_DEMO | OFF | 编译Demo |
| MNN_BUILD_TRAIN | OFF | 编译训练相关 |
| MNN_BUILD_QUANTOOLS | OFF | 编译量化工具 |
| MNN_BUILD_CONVERTER | OFF | 编译模型转换器 |
| MNN_EVALUATION | OFF | 编译评估工具 |
| MNN_DEBUG_MEMORY | OFF | 调试内存 |
| MNN_DEBUG_TENSOR_SIZE | OFF | 调试Tensor大小 |
| MNN_SUPPORT_TFLITE_QUAN | OFF | 支持TFLite的量化Op |
| MNN_PORTABLE_BUILD | OFF | 静态链接第三方依赖来创建不依赖特定路径的可执行文件 |
| MNN_SEP_BUILD | ON | 分开编译MNN的各个后端以及表达式.只在MNN_BUILD_SHARED_LIBS=ON时有效 |
| MNN_AAPL_FMWK | OFF | 在Apple平台下将MNN作为Framework而非静态/动态库编译并打包metallib |
头文件：/usr/local/include/MNN
库文件：/usr/local/lib/libMNN.so
工具：/MNN/build
绿橘梢头几点春。似留香蕊送行人。
明朝紫凤朝天路，十二重城五碧云。
歌渐咽，酒初醺。尽将红泪湿湘裙。
赣江西畔从今日，明月清风忆使君。
– 宋-晏几道《鹧鸪天·绿橘梢头几点春》