c++读取mnn模型

之前写了一篇文章训练了一个模型，并转换成mnn模型，并且使用了python进行调用

不过并没有使用c++进行调用

模型还是使用那篇文章的模型，调用代码如下:

#include <iostream>
#include<opencv2/core.hpp>
#include<opencv2/imgproc.hpp>
#include<opencv2/highgui.hpp>
#include<MNN/Interpreter.hpp>
#include<MNN/ImageProcess.hpp>using namespace std;
using namespace cv;
using namespace MNN;
int main()
{   auto net = std::shared_ptr<MNN::Interpreter>(MNN::Interpreter::createFromFile("E:\\vs2019\\first\\first\\model-flow.mnn"));//创建解释器cout << "Interpreter created" << endl;ScheduleConfig config;config.numThread = 8;config.type = MNN_FORWARD_CPU;auto session = net->createSession(config);//创建sessioncout << "session created" << endl;//读取图片cv::Mat image = cv::imread("C:\\Users\\Administrator\\Pictures\\397.jpg");cv::Mat img_resized;cv::resize(image, img_resized, cv::Size(180,180));auto inTensor = net->getSessionInput(session, NULL);auto outTensor = net->getSessionInput(session, NULL);auto _Tensor = MNN::Tensor::create<float>(inTensor->shape(), NULL, MNN::Tensor::TENSORFLOW);//cout << _Tensor->elementSize() << endl;for (int i = 0; i < _Tensor->elementSize(); i++) {_Tensor->host<float>()[i] = image.data[i];}inTensor->copyFromHostTensor(_Tensor);inTensor->printShape();//cout << *(inTensor->host<float>()+1) << endl;//_Tensor->print();_Tensor->printShape();//推理net->runSession(session);auto output= net->getSessionOutput(session, NULL);MNN::Tensor feat_tensor(output, output->getDimensionType());output->copyToHostTensor(&feat_tensor);feat_tensor.print();waitKey(0);return 0;
}

运行结果如下：

注意的是，数据结果和之前使用python调用的结果并不一致，应该是赋值数据的时候rgb的顺序颠倒了

之所以不是使用很多文章使用memcpy的方式读取input张量，因为这个在我的机器一直memcpy拷贝不成功，数据为系统自动初始化的数值，会导致每次的结果不一致，是随机数

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