要使用 CMake 和 TNN 库基于 C++ 实现神经网络模型的推理预测，你需要按照以下步骤进行操作：
- 准备环境
确保已安装 CMake 和 C++ 编译器。并从 TNN 的 GitHub 仓库下载源代码（https://github.com/Tencent/TNN）。
- 编译 TNN
在 TNN 根目录下创建一个新目录，例如 build，然后进入该目录并运行以下命令：
mkdir build
cd build
cmake ..
make -j4
这将在 build 目录下生成 TNN 库文件。
过程如下：
- 创建你的项目
创建一个新的 C++ 项目，例如 TNNInference。在该项目中创建一个名为 CMakeLists.txt 的文件，用于配置 CMake。以下是一个示例：
cmake_minimum_required(VERSION 3.10)
project(TNNInference)
set(CMAKE_CXX_STANDARD 11)
# 添加 TNN 头文件和库文件路径
include_directories(${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/path/to/TNN/include)
link_directories(${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/path/to/TNN/lib)
add_executable(TNNInference main.cpp)
# 链接 TNN 库
target_link_libraries(TNNInference TNN)
- 编写 C++ 代码
在 main.cpp 中编写 C++ 代码，使用 TNN 进行模型推理。以下是一个简单的示例：
#include <iostream>
#include "tnn/core/common.h"
#include "tnn/core/tnn.h"
int main() {
// 创建 TNN 实例
std::shared_ptr<TNN_NS::TNN> tnn = std::make_shared<TNN_NS::TNN>();
// 配置模型文件路径
TNN_NS::ModelConfig model_config;
model_config.params.push_back("path/to/your/model.proto");
model_config.params.push_back("path/to/your/model.bin");
// 初始化 TNN
TNN_NS::Status status = tnn->Init(model_config);
if (status != TNN_NS::TNN_OK) {
std::cerr << "TNN init failed: " << status.description() << std::endl;
return -1;
}
// 创建输入和输出 Blob
TNN_NS::Blob input_blob, output_blob;
// 进行模型推理
status = tnn->Forward(&input_blob, &output_blob);
if (status != TNN_NS::TNN_OK) {
std::cerr << "TNN forward failed: " << status.description() << std::endl;
return -1;
}
// 获取并处理输出结果
// ...
return 0;
}
请注意，你需要根据你的模型和数据修改代码，例如设置输入 Blob 的形状、填充输入数据等。
- 编译和运行项目
在项目根目录下创建一个新目录，例如 build，然后进入该目录并运行以下命令：
mkdir build
cd build
cmake ..
make
./TNNInference
这将编译并运行你的项目，使用 TNN 库进行模型推理。
以上步骤将帮助你使用 CMake 和 TNN 库基于 C++ 实现神经网络模型的推理预测。