（一）ncnn | Windows（VS2019）编译

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此博客为ncnn系列第一篇

文章目录

• • 前言
  • 一、ncnn简介
  • 二、Windows10环境下ncnn-vs2019编译
  • • 1、Visual Studio 2019 安装
    • 2、安装Cmake 3.19.2
    • 3、安装Opencv 3.4.10
    • 4、编译protobuf 3.4.0
    • 5、安装VulkanSDK 1.2.148.0
    • 6、编译ncnn框架-ncnn-full-source

前言

在实习的时候，开始学习如何移植算法到边缘端，跑通了up主的yolov5+ncnn+Android的demo，但是想具体学习移植的过程（demo大师）。第一次接触到ncnn框架，中间经历里重装系统（电脑原来的vs环境太复杂了），编译不出来ncnn框架（不会用cmake），不知道怎么跑通examples（不会用vs）等各种坑，顺便重装系统搞崩了我电脑其它的环境；另一方面，自己本身c++基础就很差，很多东西都还要慢慢学习，总结下就是我很菜。在这里感谢ncnn的作者nihui（up主），以及群里的ZZ大佬和其它小伙伴的帮忙，以后励志当一个合格的调参师（伪）。
此部分只包含Windows10环境下ncnn-vs2019编译，之后会慢慢更新完整的系列ncnn学习过程，我会好好学的！
如果有哪里写得不好的地方请评论里指正，文章中会列出我自己踩的坑和解决办法，本文参考如下：
ncnn
参考的其它博主
opencv的安装
Vulkan Visual Studio环境配置
ZZ大佬的ncnn编译教程

一、ncnn简介

首先我们必须要了解的是，什么是ncnn，这里当然是直接抄up主的话了。
ncnn 是一个为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架。ncnn 从设计之初深刻考虑手机端的部署和使用。无第三方依赖，跨平台，手机端 cpu 的速度快于目前所有已知的开源框架。基于 ncnn，开发者能够将深度学习算法轻松移植到手机端高效执行，开发出人工智能 APP，将 AI 带到你的指尖。
优点是部署方便，速度够快，只有前向计算，因此ncnn只是用来部署的框架，想要训练还是老实的用tensorflow和pytorch等等框架，在移植的过程中，拿yolov5举例，需要经过pytorch->onnx->ncnn的模型转换过程，这里推荐一个大佬提供的工具一键转换模型，当然模型转换过程中遇到的坑，自行寻找答案，或者进群问大佬们吧，推荐进ncnn群，里面大佬超多的。

二、Windows10环境下ncnn-vs2019编译

这里我是在windows10平台下，编译vs2019的ncnn框架，因为坑比较多（我比较菜），如果可以更推荐大家在Ubuntu或者Linux上编译测试，下面是步骤。

1、Visual Studio 2019 安装

在vs官网上下载社区版本的vs2019，注意选择使用C++的桌面开发（ncnn是C++的神经网络框架）。

顺序安装完成即可。

2、安装Cmake 3.19.2

CMake是一个跨平台的安装（编译）工具，可以用简单的语句来描述所有平台的安装(编译过程)。
在cmake官网上下载最新版的camke：

下载完成解压后放在一个统一新建的文件夹中，方便之后其它工具包的存放，解压完成后的文件夹如下：

接下来需要添加环境变量，在此电脑=>高级系统设置=>环境变量的系统变量部分的Path添加cmake的bin目录（之前以为cmake有bug退了个版本，up主提的方法，后面知道是自己cmake命令写错了出的bug，后面会写到），如下：

配置完成后win+R打开cmd窗口，输入cmake，测试是否安装成功。

3、安装Opencv 3.4.10

win环境下安装Opencv，参考opencv的安装，在opencv官网下载opencv3.4.10，注意选择win版本。

注意OpenCV同样需要配置环境变量，，但和cmake又有一些差别。如果不配置opencv的话，之后编译的过程中会有报错。在此电脑=>高级系统设置=>环境变量的用户变量部分的Path添加D:\package\opencv\build\x64\vc15\bin目录（注意换成自己的解压目录），如下:

先不着急部署进vs2019中，之后有更简单的方法将所有的包导入项目中。

4、编译protobuf 3.4.0

Protobuf是一种平台无关、语言无关、可扩展且轻便高效的序列化数据结构的协议，可以用于网络通信和数据存储。
从该地址下载protobuf3.4.0的压缩包，解压后放在之前新建的文件中，然后在开始菜单找到Visual Studio 2019=>x64 Native Tools Command Prompt for VS 2019右击，点击更多，以管理员身份运行，输入以下命令编译protobuf3.4.0：

> cd <protobuf-root-dir>
> mkdir build-vs2019
> cd build-vs2019
> cmake -G"NMake Makefiles" -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=%cd%/install -Dprotobuf_BUILD_TESTS=OFF -Dprotobuf_MSVC_STATIC_RUNTIME=OFF ../cmake
> nmake
> nmake install

其中protobuf-root-dir是你的protobuf解压的路径。

输入nmake，等待编译结束后nmake install。

安装完成后的build-vs2019文件夹，之后编译ncnn的时候需要用到。

5、安装VulkanSDK 1.2.148.0

vulkan是新一代的图形和计算API，它提供了对现代图形处理器的高效、跨平台访问，这些图形处理器应用于各种各样的设备，从pc和主机到移动电话和嵌入式平台。ncnn支持vulkan使用gpu进行加速。当然如果在编译ncnn的时候如果不想使用gpu可跳过此步骤。

从下载处下载VulkanSDK 1.2.148.0 的win安装版本。

下载完成后一键安装，注意地址修改为E:\lib\VulkanSDK\1.2.148.0，方便之后编译的使用，正常安装应该是没有问题的，如何在vs2019中导入vulkan包，之后会在讲到。安装完成后的文件夹如下：

6、编译ncnn框架-ncnn-full-source

接下来就到最重要的一步了，ncnn框架的编译是我踩坑最多的一步。如果以上的步骤都正确安装，那接下来我会将我踩过的坑都告诉你们，以供参考。
首先第一个坑就是在于你下载的包上，如果你直接下载ncnn的话，会报这个错误：
因为缺少了submodule代码，而通过git又没法正常安装，这时候up告诉我下载full包可以解决问题。在ncnn-Releases中下载ncnn-full-source.zip，解压后统一放在之前创建的文件夹中，准备编译。

在开始菜单找到Visual Studio 2019=>x64 Native Tools Command Prompt for VS 2019（右击，点击更多，以管理员身份运行，输入以下命令编译ncnn：

> cd <ncnn-root-dir>
> mkdir build-vs2019
> cd build-vs2019
> cmake -G"NMake Makefiles"  ^-DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=%cd%/install ^
-DProtobuf_INCLUDE_DIR=<protobuf-root-dir>/build-vs2019/install/include ^
-DProtobuf_LIBRARIES=<protobuf-root-dir>/build-vs2019/install/lib/libprotobuf.lib  ^
-DProtobuf_PROTOC_EXECUTABLE=<protobuf-root-dir>/build-vs2019/install/bin/protoc.exe ^ 
-DNCNN_VULKAN=ON .. ^-DOpenCV_DIR=<opencv-root-dir>/build
> nmake
> nmake install

其中 <ncnn-root-dir>是ncnn-full-source的根目录，<protobuf-root-dir>是protobuf的根目录，<opencv-root-dir>是opencv的根目录，如果之前放在一个目录下面的话就很容易管理。如果不想使用vulkan，可以将-DNCNN_VULKAN=OFF。一定注意编译的时候，地址斜杠的方向，小心翼翼的粘贴。输入cmake命令后，出现如下信息说明之前的步骤没有出错：

输入nmake开始编译，如果出现警告没有事，幸运的话没有报bug就可以直接到100%，使用nmake install安装：

安装成功：

不幸运的话就可能在编译到一半的时候报bug，比如我自己因为cmake命令中少了一个-，一直在报这个错误：

之后要好好学一学cmake的用法T T。
如果以上步骤，你都完整的做到了，没有踩坑！那么你就可以在build-vs2019文件夹中，看到完整的编译好的ncnn！！

如果你是大佬只是想正常编译使用ncnn，到此应该结束了，如果你是看了up的知乎，想要运行其中的yolov5 examples学习，你可以看我的下一篇博客。

本文标签： ncnn Windows