MNN源码阅读--Tensor数据结构解析和运行示例

tensor就是容纳推理框架中间数据的一个数据结构，常用的有关函数如下：

这其中第一个参数是tensor的维度信息，第二个参数是是否指定数据指针，第三个参数是数据在内存中的排布信息，如果是CAFFE证明是NCHW类型，如果是TENSORFLOW证明是NHWC类型，默认的类型是TENSORFLOW类型，这里经常会有一些坑，比如最终想要得到一个1 3 1024*1024的数据时候，如果没有指定是CAFFE类型的数据排布，而是使用默认的情况（TENSORFLOW），读出来的数据channel维度就在最后。

得到各种维度和长度：

得到shape向量和数据总数：

得到数据指针：

Interpreter就是一个MNN的从模型得到的一个网络，有关Interpreter的tenosr操作，肯定就是涉及到输入的tesnor和输出的tensor的设置，由于可能在不同的设备上运行，因此可能有内存拷贝的操作。

获取Interpreter的输入tensor：

获取Interpreter的输出tensor：

将host的tensor数据拷贝给Interpreter的tensor

将Interpreter的tensor数据拷贝给host tensor