ncnn 源码分析第一篇

ncnn 是一个架构比较简单的深度学习推导框架。 其项目目录如下所示:

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├── CMakeLists.txt
├── CONTRIBUTING.md
├── Info.plist
├── LICENSE.txt
├── README.md
├── benchmark
├── build.sh
├── cmake
├── docs    // 文档
├── examples    // 实例
├── images   // 图片
├── package.sh
├── src      // 主要的源代码
│   ├── arm // 针对于 arm 平台的优化
│   ├── mips // 针对于 mips 平台的优化
│   ├── vulkan // GPU 优化代码
│   ├── x86 // 针对于 x86 平台的优化
├── ... // 通用平台代码
└── xxx.h
├── tests  // 测试
├── toolchains
└── tools   // 工具: (1) 其他模型 -> ncnn  (2) 模型优化和量化

本系列旨在于去深入了解 ncnn 的内部机理， 主要分为如下几个部分：

ncnn 源码分析_1 参数与模型载入

ncnn 源码分析_2 Extractor

ncnn 源码分析_3 模型量化原理

ncnn 源码分析_4 模型量化源码

ncnn 源码分析_5 添加 layer

ncnn 源码分析_6 层分析