1：首先给出几个需要下载的工具网址
（1）protobuf: https://github.com/protocolbuffers/protobuf/releases/tag/v3.7.1 （我使用的是protobuf-all-3.7.1.zip 版本）
（2）onnx-simplifier
https://github.com/daquexian/onnx-simplifier(注意不用下载，直接使用pip进行安装即可，安装指令为：pip install onnx-simplifier)
（3）ncnn
https://github.com/Tencent/ncnn
2：用cmake编译protobuf
（1）在protobuf-3.7.1目录下新建一个名为mybuild-vs2015的文件夹
（2）使用VS2015 x64本机工具命令提示符进入到解压目录
cd /d D:\onnx_android_ncnn\protobuf-all-3.7.1-test\protobuf-3.7.1\build-vs2015
（3）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
编译完毕之后在install文件夹下面有4个文件夹：bin、camke、include、lib
3：编译ncnn
（1）在ncnn-master目录下新建一个名为mybuild-vs2015的文件夹
（2）使用VS2015 x64本机工具命令提示符进入到解压目录
（3）
cmake -G"NMake Makefiles" -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=%cd%/install
-DProtobuf_INCLUDE_DIR=D:/onnx_android_ncnn/protobuf-all-3.7.1-test/protobuf-3.7.1/build-vs2015/install/include
-DProtobuf_LIBRARIES=D:/onnx_android_ncnn/protobuf-all-3.7.1-test/protobuf-3.7.1/build-vs2015/install/lib/libprotobuf.lib
-DProtobuf_PROTOC_EXECUTABLE=D:/onnx_android_ncnn/protobuf-all-3.7.1-test/protobuf-3.7.1/build-vs2015/install/bin/protoc.exe … 。
nmake
nmake install
4：模型转换：
（1）
输入一下代码：
import torch
import torchvision
import torch.onnx
import cv2 as cv
mean = torch.tensor([0.485, 0.456, 0.406], dtype=torch.float32)
std = torch.tensor([0.229, 0.224, 0.225], dtype=torch.float32)
model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
x = torch.Tensor(cv.cvtColor(cv.resize(cv.imread(‘11.jpg’),(224,224)),cv.COLOR_BGR2RGB)).float()/255.0
x = (x-mean)/std
x = x.contiguous()
x = torch.Tensor.unsqueeze(x.permute([2,0,1]),dim = 0)
model.eval()
with torch.no_grad():
pre = torch.Tensor.argmax(model(x))
torch_out = torch.onnx._export(model, x, “resnet18.onnx”, export_params=True,keep_initializers_as_inputs=True)
pre1 = torch.Tensor.argmax(torch_out,1)
print(pre,pre1)
（注意：keep_initializers_as_inputs=True一定要设置为True，否则在模型简化时，会报错）
（2）模型简化
python -m onnxsim resnet18.onnx resnet18-sim.onnx
（3）获取ncnn可识别的bin文件和param文件
onnx2ncnn resnet18-sim.onnx resnet18-sim.param resnet18-sim.bin
