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## 简介
MNN是一个轻量级的深度神经网络推理引擎，在端侧加载深度神经网络模型进行推理预测。目前，MNN已经在阿里巴巴的手机淘宝、手机天猫、优酷等20多个App中使用，覆盖直播、短视频、搜索推荐、商品图像搜索、互动营销、权益发放、安全风控等场景。此外，IoT等场景下也有若干应用。
## 整体特点
### 轻量性
- 针对端侧设备特点深度定制和裁剪，无任何依赖，可以方便地部署到移动设备和各种嵌入式设备中。
- iOS平台：armv7+arm64静态库大小5MB左右，链接生成可执行文件增加大小620KB左右，metallib文件600KB左右。
- Android平台：so大小400KB左右，OpenCL库400KB左右，Vulkan库400KB左右。
### 通用性
- 支持`Tensorflow`、`Caffe`、`ONNX`等主流模型文件格式，支持`CNN`、`RNN`、`GAN`等常用网络。
- 支持86个`Tensorflow`Op、34个`Caffe`Op；各计算设备支持的MNN Op数：CPU 71个，Metal 55个，OpenCL 29个，Vulkan 31个。
- 支持iOS 8.0+、Android 4.3+和具有POSIX接口的嵌入式设备。
- 支持异构设备混合计算，目前支持CPU和GPU，可以动态导入GPU Op插件，替代CPU Op的实现。
### 高性能
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