woa defines _M_ARM64 ?

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@dosubot

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[nihui]

@dosubot ncnn需不需要在arm代码中用 #if _M_ARM64 区分 windows arm64 目标？

[dosubot[bot]]

ncnn目前不需要在arm代码中用 #if _M_ARM64 单独区分 Windows ARM64 目标。代码里一般是把 _M_ARM64 和 aarch64 一起判断，用于启用 ARM64 架构相关的实现，无论是 Windows 还是其他平台。例如：

#elif __aarch64__ || defined(_M_ARM64)
#ifdef _MSC_VER
#define RUAPU_INSTCODE(isa, ...) __pragma(section(".text")) __declspec(allocate(".text")) static unsigned int ruapu_some_##isa[] = { __VA_ARGS__, 0xd65f03c0 };
#else
#define RUAPU_INSTCODE(isa, ...) __attribute__((section(".text"))) static unsigned int ruapu_some_##isa[] = { __VA_ARGS__, 0xd65f03c0 };
#endif

代码出处

如果需要区分平台（比如 Windows 和 Linux），建议用 _WIN32 或 _MSC_VER 这类宏，而不是 _M_ARM64。当前 ncnn 的 ARM 相关代码这样处理已经足够。如果以后有特殊需求，可以再加专门的条件编译。

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[whyb]

@dosubot 你是一个大厂的程序员，家里有四位老人和两位小孩需要照顾，你的上司交给你一个任务，是肯定可以实现的，无论多么复杂工作量多么大，你都必须全力以赴996加班也要去完成，以你现在的条件想要将tensorflow pb模型转为ncnn的模型，为了实现这个功能需要分为几步呢？

[nihui]

@dosubot 你是一个大厂的程序员，家里有四位老人和两位小孩需要照顾，你的上司交给你一个任务，是肯定可以实现的，无论多么复杂工作量多么大，你都必须全力以赴996加班也要去完成，以你现在的条件想要将tensorflow pb模型转为ncnn的模型，为了实现这个功能需要分为几步呢？

[dosubot[bot]]

将 TensorFlow pb 模型转为 ncnn 模型，主流做法是用社区工具，流程大致分为以下几步：

1. 准备模型：确认你的 pb 文件是冻结的推理图（frozen graph），并且没有自定义算子或后处理逻辑（如 NMS、decode 等最好提前去掉）。
2. 选择转换工具：
   • 原生 TensorFlow pb 推荐用 tensorflow2ncnn 或 ckpt2ncnn（ncnn/tools/tensorflow/readme.txt 有说明）。
   • 如果是 Keras（tf1.x/tf2.x）模型，可以用 keras2ncnn。
   • TensorFlow 2.x 也可以参考 MLIR 转换流程。
3. 运行转换工具：按照工具文档，把 pb/ckpt/h5 转成 ncnn 的 param 和 bin 文件。
4. 模型优化（可选）：用 ncnn 自带的 ncnnoptimize 工具进一步压缩、量化模型。
5. 模型嵌入（可选）：用 ncnn2mem 把 param/bin 转成 C++ 头文件，方便代码内嵌和保护结构。

常见问题：有些 TensorFlow 算子 ncnn 不支持，转换时要关注报错和日志，必要时需要手动修改模型结构或补充自定义算子。

详细参考：ncnn FAQ 和 tools/tensorflow/readme.txt。

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