MNN（Mobile Neural Network）是由阿里巴巴开发的用于移动端的轻量级神经网络推理引擎。它支持多种硬件平台（包括 ARM CPU、ARM GPU 和 DSP）以及多种操作系统（包括 Android 和 iOS）。MNN 的设计目标是高性能、低延迟和低功耗，使得在移动设备上部署和运行深度学习模型变得更加高效和便捷。
MNN 的特点包括：
跨平台支持：MNN 支持多种硬件平台，包括 ARM、x86 等，也支持多种操作系统，如 Android、iOS、Linux 等。
高性能：MNN 针对移动设备和嵌入式设备做了优化，具有高效的推理性能和低延迟。
轻量级：MNN 设计上注重轻量级，使得模型在资源受限的环境下也能够高效运行。
灵活性：MNN 支持多种深度学习模型，包括 TensorFlow、ONNX、Caffe 等，并且提供了丰富的工具和接口，方便开发者进行集成和定制。
安装
- 从 MNN 的 GitHub 仓库中获取源代码：
git clone https://github.com/alibaba/MNN.git
安装依赖项：MNN 依赖于一些常见的库，包括 Protocol Buffers、OpenCL、OpenGL 等。你需要根据你的平台和需求安装相应的依赖项。
编译 MNN：
cd MNN
./schema/generate.sh
mkdir -p build
cd build
cmake ..
make -j8
- 安装 MNN（可选）：如果你想要将 MNN 安装到系统路径中，可以运行以下命令：
sudo make install
编译
编译 MNN 可以根据你的需求选择不同的编译选项，比如是否使用 GPU、是否使用 OpenGL 等。
在 cmake .. 这一步，你可以通过设置不同的 CMake 变量来配置编译选项。以下是一些常见的选项：
-DMNN_BUILD_SHARED_LIBS=ON/OFF：指定是否编译共享库，默认为 ON。-DMNN_BUILD_FOR_ANDROID=ON/OFF：指定是否为 Android 平台编译，默认为 OFF。-DMNN_BUILD_FOR_IOS=ON/OFF：指定是否为 iOS 平台编译，默认为 OFF。-DMNN_USE_OPENCL=ON/OFF：指定是否使用 OpenCL，默认为 OFF。-DMNN_USE_GPU=ON/OFF：指定是否使用 GPU，默认为 OFF。-DMNN_OPENGL=ON/OFF：指定是否使用 OpenGL，默认为 OFF。
根据你的需求设置这些选项，并重新运行 cmake .. 和 make -j8。
完成编译后，你将在 build 目录下得到相应的编译产物，可以根据需要进行部署或集成到你的项目中。
请注意，这里提供的是基本的安装和编译步骤。具体的细节和操作可能会因为你的系统环境、硬件平台和需求而有所不同。
