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onnx2c

为微控制器优化的神经网络部署工具

onnx2cONNXC编译器微控制器神经网络Github开源项目

onnx2c是一款ONNX到C的编译工具，专门针对微控制器环境进行优化。它将ONNX文件转换为单一C文件，生成的代码不使用动态内存分配，仅需标准C数学库支持。该工具设计简单易用，无需学习曲线，方便开发者将训练好的神经网络快速集成到微控制器项目中。onnx2c提供多种优化功能，包括张量联合、Cast节点移除和实验性量化，有效提升代码性能和内存利用率。

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介绍相关项目
cortex - 适用于多引擎的OpenAI兼容AI引擎平台
AI引擎CortexDockerGithubNVIDIAONNX开源项目
Cortex是一个OpenAI兼容的多引擎AI平台，提供命令行界面和客户端库，支持构建LLM应用。支持的引擎包括GGUF、ONNX和TensorRT-LLM，兼容多种硬件平台。Cortex可作为独立服务器运行或作为库导入，适配MacOS、Windows和Ubuntu操作系统。
Aidget - 边端AI算法部署工具链 高性能推理和自动化模型压缩
AidgetGithub开源项目模型压缩深度学习推理引擎边端AI高性能计算
Aidget是一款边端AI算法部署工具链，集成高性能深度学习推理引擎和模型自动化压缩功能。适用于多种边端系统和平台，支持ONNX和TFLite等多种模型格式。特点包括轻量级部署、强通用性、易用性和高性能推理。已在智能家电领域得到实际应用，有效解决AI算法部署中的资源限制、性能优化和跨平台兼容性等问题。
fann - 高性能开源神经网络库
FANNGithub开源库开源项目机器学习神经网络跨平台
FANN是一个用C语言实现的开源神经网络库，支持多层网络结构和多种连接方式。它具备跨平台兼容性、高性能计算能力和易用性，提供丰富的训练算法和激活函数。该库支持15种以上编程语言绑定，附带完整文档和图形界面，适用于研究和商业开发。FANN让用户能够便捷地构建、训练和部署神经网络模型。作为一个广受欢迎的项目，FANN日均下载量约100次，支持RPROP和Quickprop等多种训练方法，实现了多种激活函数，并可在固定点和浮点数系统上运行。其执行速度比类似库快达150倍，同时保持了良好的灵活性。FANN持续维护，为人工智能研究和应用提供了可靠的基础设施。
Windows-Machine-Learning - 低延迟的机器学习推理API，适用于各种应用
GithubONNX RuntimeWindows Machine Learning工具开源项目机器学习模型优化
Windows Machine Learning通过ONNX Runtime和DirectML提供高效低延迟的机器学习推理API，适用于框架、游戏等实时应用。项目还包含多种模型转换和优化工具，示例以及开发者工具，帮助开发者在Windows应用中轻松实现机器学习。了解更多关于模型样本、高级场景和开发者工具的信息，并访问详细的教程和指南。
neon - 深度学习框架，兼容多硬件，实现高效模型训练
GithubIntelMKLNervananeon开源项目深度学习框架
neon是Intel推出的深度学习框架，旨在实现最佳性能，兼容多种硬件。提供全面的教程和iPython笔记本，支持卷积层、RNN、LSTM、GRU和BatchNorm等常用层。预训练模型库和示例脚本涵盖VGG、强化学习、深度残差网络等。neon v2.0.0+优化了CPU性能，集成Intel Math Kernel Library，用户可快速安装并部署在CPU、GPU或Nervana硬件上。
ONE - 跨平台设备内神经网络推理引擎
GithubONESamsung开源项目神经网络推理框架设备端AI
ONE (On-device Neural Engine) 是一个开源的高性能神经网络推理框架，专为设备端部署而设计。它能在CPU、GPU、DSP和NPU等多种处理器上执行神经网络模型推理。ONE基于Linux内核，兼容Ubuntu、Tizen和Android等操作系统，并提供统一的编译器工具链，支持TensorFlow、PyTorch等主流框架训练的模型。
X2Paddle - 飞桨生态下的模型转换工具，致力于帮助其它深度学习框架用户快速迁移至飞桨框架
GithubPyTorchX2Paddle开源项目模型转换深度学习飞桨
X2Paddle是一个将Caffe、TensorFlow、ONNX和PyTorch模型转换为飞桨框架的开源工具。它支持推理模型和PyTorch训练项目的快速迁移，并提供详细的API对比文档。通过简单的一键命令或API，模型转换变得轻松，显著节省迁移成本。适用于Python 3.5+及多种硬件设备，同时支持PaddleLite格式及VisualDL在线转换服务，充分发挥飞桨生态系统的优势。
lite.ai.toolkit - C++ AI模型工具包，包括目标检测、面部识别、图像分割和抠图等
GithubLite.Ai.ToolKit人脸识别分割开源项目抠图模型检测
一款轻量级的C++工具包，支持多种AI模型，包括目标检测、面部识别、图像分割和抠图等。依赖最小，仅需OpenCV和ONNXRuntime，兼容GPU和CPU设备，提供300多种C++实现和500多种预训练模型，易于使用和集成。
netron - 多格式神经网络和机器学习模型查看器
GithubNetron开源项目机器学习模型查看器深度学习神经网络
支持多种格式的神经网络、深度学习和机器学习模型查看，包括ONNX、TensorFlow Lite、Core ML、Keras和Caffe等，实验性支持PyTorch、TorchScript等。适用于macOS、Linux、Windows和浏览器版本，提供简单的安装和启动方式，方便不同操作系统用户使用。
nntrainer - 设备端神经网络训练与个性化框架
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NNtrainer是专为资源受限的嵌入式设备设计的开源神经网络训练框架。支持k-NN、神经网络和逻辑回归等多种机器学习算法，提供少样本学习、ResNet和VGG等任务示例。通过设备端微调实现模型个性化，高效利用有限资源。NNtrainer独特之处在于支持设备端完整训练流程，而非仅限于推理。这使得它在保护用户数据隐私的同时，能够实现个性化模型优化。框架已在Samsung Galaxy智能手机和Ubuntu PC上验证可用。
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