一、MNN.lib文件等的生成
算是第一次接触MNN框架部署这部分内容吧，对整个流程都不是很理解，故先从官方文档入手
先从github下载官方的项目，地址为：
https://github.com/alibaba/MNN
使用visual studio的powershell打开，执行官网给出的指令
cd path/to/MNN
powershell ./schema/generate.ps1
mkdir build
cd build
cmake -G "NMake Makefiles" -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DMNN_BUILD_DEMO=ON ..
nmake
这会在工程目录下生成一个build文件，里面会创建一系列的内容，比较重要的有：
MNN.lib等
之后就可以进行demo程序的运行了。
这里简单了解一下使用MNN进行机器学习的流程，为：
- 训练
- 转换
- 推理
细节内容介绍查看官方文档：
https://www.yuque.com/mnn/cn/usage
这里运行demo只是执行了转换和推理的流程，训练最好不要使用MNN框架，而是选择较为成熟的TensorFlow、PyTorch等。
二、模型转换
模型转换需要用到“ProtoBuf”，参考链接：
https://blog.csdn.net/weixin_74531333/article/details/140469169
之后参考官方readme
cd MNN
mkdir build
cd build
cmake .. -DMNN_BUILD_CONVERTER=true
make
这里使用cmake和make指令需要重点注意，由于win上面本身不支持make指令，所以需要使用MinGw工具来提供make指令的支持，参考链接：
https://blog.csdn.net/linjf520/article/details/108559210
https://blog.csdn.net/heiwa110/article/details/130696242
并且camke指令也需要修改，CMake生成的Makefile可能默认是为NMake或其他Windows工具链生成的，而不是针对MinGW的make工具
所以将指令修改为：
cmake -G "MinGW Makefiles" -DMNN_BUILD_CONVERTER=true ..