Netrans

Netrans 是 PNNA NPU 配套的 AI 编译器，提供命令行工具和 Python API，将深度学习模型转换为 NBG（Network Binary Graph）格式，用于在 PNNA NPU 上部署运行。

特性

多框架支持：ONNX、TensorFlow、TFLite、PyTorch、Caffe、Darknet、Keras
多种量化策略：asymu8、symi8、symi16、fp16、混合量化
前后处理节点嵌入：将 mean/std 预处理和反量化嵌入网络图
多核支持：PNNA2 平台支持 1-4 核配置
调试分析工具：张量导出(dump)、推理验证(inference)、性能测量(measure)、ONNX兼容性检查(check_opset)

安装

# 克隆仓库
git clone https://gitlink.org.cn/nudt_dsp/netrans.git ~/app/netrans
cd ~/app/netrans

# 创建 Python 3.10 环境
# 使用 mamba（推荐）
# 下载并安装 miniforge（包含 mamba）
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/github-release/conda-forge/miniforge/LatestRelease/Miniforge3-Linux-x86_64.sh
bash Miniforge3-Linux-x86_64.sh -b -p $HOME/app/miniforge3
echo "export MAMBA_ROOT_PREFIX=${HOME}/app/miniforge3"  >> ${HOME}/.bashrc
echo "source " ${HOME}/app/miniforge3/etc/profile.d/mamba.sh"" >> ${HOME}/.bashrc
source "$HOME/app/miniforge3/etc/profile.d/mamba.sh"
# 创建并激活环境
mamba create -n netrans python=3.10 -y
mamba activate netrans

# 安装（首次全量，后续自动增量）
make install
source ~/.bashrc

日常更新

已安装用户在源码目录执行：

cd ~/app/netrans
make update

make update 会拉取最新代码并自动执行增量安装。

5分钟上手

Python API

from netrans import Netrans

model = Netrans()
model.load('./yolov5s', mean=[0, 0, 0], std=255)
model.quantize('asymu8')
model.export('asymu8', platform='pnna')

CLI

netrans load ./yolov5s --mean 0 0 0 --std 255
netrans quantize ./yolov5s asymu8
netrans export ./yolov5s asymu8 --platform pnna

输出文件：wksp/yolov5s_asymu8_nbg_unify/network_binary.nb

文档

文档	内容
cookbook.md	实用指南、速查表、数据集格式、配置说明、场景示例、故障排查
netrans_api.md	Python API 参考
netrans_cli.md	命令行工具参考

系统要求

CPU: Intel® Core™ i5-6500 或同等性能
RAM: 至少 8GB
硬盘: 160GB 剩余空间
OS: Ubuntu 20.04 LTS 64-bit with Python 3.10

工程结构

netrans/
├── src/netrans          # Python 源码
├── script/              # 命令行工具
├── docs/                # 文档
├── examples/            # 示例代码
├── test/                # 单元测试、集成测试和系统测试
├── setup.py             # Python 包配置
├── setup.sh             # 安装脚本
└── README.md            # 本文件

许可证

专有软件。具体授权范围请以项目交付协议为准。