benchmark中包含了跑benchmark的源码benchncnn.cpp,感兴趣的可以先看一下里面的内容。在Linux的文件根目录下,新建一个build文件夹并进入,当然也可以不叫build,随便你自己起。mkdir build &&cd build进入之后就可以进行编译了,编译之后在build文件夹下会生成一个叫benchmark的文件夹,之后的工作会在这里进行。编译用的是cmake,这里如果有问题的话可以注意一下cmake的版本,我用的版本是3.12.3。具体命令如下:cmake .
make -j8这里cmake编译实际上是要根据上一层文件夹的CMakeLists.txt的文本来的,这里的..其实就是表示的上一层文件夹。 Make -j后面的数字是开几个核,根据自己电脑的实际情况来。执行完成之后就可以看到build里有了benchmark的文件夹。
入这个文件夹,可以看到一个benchncnn的可执行文件已经编译好了,运行这个可执行文件就可以测试模型的速度。但是这个可执行文件默认的是找到当前文件夹下的param格式的文件。
所有自带的模型文件都在ncnn根目录下的benchmark的文件夹中,把里面所有的param文件都拷贝到现在的benchmark文件夹,然后执行如下命令./benchncnn 4 2 0 -1
第一个数字表示测试次数,第二个表示开的线程数(这一点ncnn做的不错),最后一个数字-1表示只测cpu。NCNN交叉编译到rk3288(armv7架构)和rk3399(armv8架构)的方法。
1、查看Linux位数:#getconf LONG_BIT 。
2、获cmake源码包,这里我先新建一个文件夹来存放cmake# mkdir app# cd /app# wget https://cmake.org/files/v3.3/cmake-3.3.2.tar.gz
3、解压源码包# tar xzvf cmake-3.3.2.tar.gz
4、安装gcc等程序包(安装过则忽略)# yum install gcc-c++
5、安装cmake,先进入解压后的cmake目录# cd cmake-3.3.2# ./bootstrap
6、查看cmake版本。安装即可完成。
通过调用 find_package 可以找到头文件和所需要的库文件或者是一个CMake打包配置文件,
运行完后可以得到很多变量,下面列了一些主要的
可以在搜索package之前,通过设置一些变量来帮助boost库的查找
假如目标程序foo需要链接Boost库regex和system,编写如下的CMakeLists文件,
FindBoost
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