SRMD ncnn Vulkan Python

srmd-ncnn-vulkan 是nihui的SRMD转换器ncnn实现。在Intel / AMD / Nvidia上运行速度快，使用Vulkan API。

此项目是nihui项目的Python包装器。

srmd-ncnn-vulkan-python使用SWIG包装了 srmd-ncnn-vulkan项目，以便更容易将srmd-ncnn-vulkan与现有的Python项目集成。

此项目仅包装了原始SRMD类。因此，除了核心放大和去噪功能之外的其他功能，如多线程加载和保存等，均不可用。当然，自动瓷砖大小和预填充设置已实现，所以请放心。

下载

现在提供linux x64、Windows x64和MacOS x64版本。对于其他平台，您可能需要自行编译。MacOS ARM64构建不可用的原因是它需要ARM Python Dev Libs，我不知道如何在GitHub的MacOS x64 VM上获得它。此外，我没有Mac。

构建

首先，您需要在您的平台上安装Python、Python开发包（Visual Studio中的Python原生开发库）、Vulkan SDK和SWIG。然后

Linux

1. 安装依赖项：cmake、Vulkan SDK、SWIG和python-dev

Debian、Ubuntu和其他类似Debian的发行版

apt-get install cmake libvulkan-dev swig python3-dev

Arch发行版

pacman -S base-devel cmake vulkan-headers vulkan-icd-loader swig python

2. 使用CMake构建

git clone https://github.com/ArchieMeng/srmd-ncnn-vulkan-python.git
cd srmd-ncnn-vulkan-python
git submodule update --init --recursive
cmake -B build src
cd build
make

Windows

我使用Visual Studio 2019和msvc v142构建了Windows上的此项目。

安装visual studio，打开项目目录，然后构建。任务完成。

Windows上唯一的问题是，您不能使用Windows版的CMake生成Visual Studio解决方案文件并进行构建。这将导致库在加载时崩溃。

唯一的方法是使用Visual Studio以目录方式打开项目，并在Visual Studio中构建它。

1. 安装依赖项：cmake、Vulkan SDK、SWIG和python-dev

• 从https://vulkan.lunarg.com/sdk/home下载Vulkan SDK
• 从http://www.swig.org/download.html下载SWIG
• 从官方网站或Visual Studio安装Python及其开发库（Python开发环境和Python原生开发库组件）

2. 使用cmake构建项目。可以参考Linux构建方法，也可以在Visual Studio中直接进行。

Mac OS X

1. 安装依赖项：cmake、Vulkan SDK、SWIG和python-dev

• 从https://vulkan.lunarg.com/sdk/home下载Vulkan SDK
• 如果您已安装homebrew，运行以下命令获取SWIG

brew install swig

• 我猜Mac中的Python开发库是预装的。如果没有，可以谷歌一下。

2. 使用CMake构建

• 您可以通过传递-DUSE_STATIC_MOLTENVK=ON选项来避免在MacOS上链接Vulkan加载器库

git clone https://github.com/ArchieMeng/srmd-ncnn-vulkan-python.git
cd srmd-ncnn-vulkan-python
git submodule update --init --recursive
cmake -B build src
cd build
make

用法

示例程序

from PIL import Image
from srmd_ncnn_vulkan import Srmd

im = Image.open("0.jpg")
upscaler = Srmd(gpuid=0)
out_im = upscaler.process(im)
out_im.save("1.png")

原始SRMD项目

• https://github.com/cszn/SRMD
• https://github.com/cszn/KAIR
• https://github.com/nihui/srmd-ncnn-vulkan

其他使用的开源代码

• https://github.com/Tencent/ncnn 用于所有平台上的快速神经网络推理
• https://github.com/nothings/stb 用于Linux / MacOS上的图像解码和编码
• https://github.com/tronkko/dirent 用于Windows中列出目录中的文件