如何将pytorch部署到安卓手机端

可以使用PyTorch Mobile将PyTorch模型部署到安卓手机端。首先，需要将PyTorch模型转换为TorchScript格式，然后使用Android Studio将TorchScript模型集成到安卓应用程序中。具体的步骤可以参考PyTorch官方文档和Android官方文档。

相关问题

pytorch部署到安卓端的方法

将PyTorch模型部署到Android端主要有两种方法：使用PyTorch Mobile和使用TorchScript。

1. 使用PyTorch Mobile

PyTorch Mobile是PyTorch的移动端版本，它可以将PyTorch模型转换为适用于移动设备的格式，并提供了一组C++ API供Android应用程序使用。使用PyTorch Mobile部署模型的步骤如下：

- 安装PyTorch Mobile：在安卓设备上安装PyTorch Mobile。可以通过在Gradle文件中添加以下依赖来完成此操作：

dependencies {
    implementation 'org.pytorch:pytorch_android:1.9.0'
    implementation 'org.pytorch:pytorch_android_torchvision:1.9.0'
}

- 将PyTorch模型转换为TorchScript：使用TorchScript将PyTorch模型转换为移动设备上的可执行文件。可以使用以下代码将模型转换为TorchScript：

import torch
model = ... # PyTorch模型
example = ... # 输入示例
traced_script_module = torch.jit.trace(model, example)
traced_script_module.save('model.pt')

- 在Android应用程序中加载模型：使用PyTorch Mobile API在Android应用程序中加载模型，并使用它进行预测。以下是一个简单的示例：

import android.content.Context
import org.pytorch.IValue
import org.pytorch.Module
import org.pytorch.Tensor

class MyModel(context: Context) {
    private val module = Module.load(assetFilePath(context, "model.pt"))

    fun predict(input: FloatArray): FloatArray {
        val inputTensor = Tensor.fromBlob(input, longArrayOf(1, input.size.toLong()))
        val outputTensor = module.forward(IValue.from(inputTensor)).toTensor()
        return outputTensor.dataAsFloatArray
    }

    private fun assetFilePath(context: Context, assetName: String): String {
        val file = File(context.filesDir, assetName)
        if (file.exists() && file.length() > 0) {
            return file.absolutePath
        }
        context.assets.open(assetName).use { inputStream ->
            FileOutputStream(file).use { outputStream ->
                val buffer = ByteArray(4 * 1024)
                var read: Int
                while (inputStream.read(buffer).also { read = it } != -1) {
                    outputStream.write(buffer, 0, read)
                }
                outputStream.flush()
            }
            return file.absolutePath
        }
    }
}

2. 使用TorchScript

TorchScript是PyTorch的静态图形表示，它可以将PyTorch模型转换为可在移动设备上运行的格式，并使用Android NDK开发工具包将其编译为Android库。使用TorchScript部署模型的步骤如下：

- 将PyTorch模型转换为TorchScript：使用TorchScript将PyTorch模型转换为移动设备上的可执行文件。可以使用以下代码将模型转换为TorchScript：

import torch
model = ... # PyTorch模型
example = ... # 输入示例
traced_script_module = torch.jit.trace(model, example)
traced_script_module.save('model.pt')

- 将TorchScript编译为Android库：使用Android NDK开发工具包将TorchScript文件编译为Android库。可以使用以下命令将TorchScript文件编译为Android库：

pytorch_android/build.sh --app-abi arm64-v8a --build-type release

- 在Android应用程序中加载库：在Android应用程序中加载编译后的Android库，并使用它进行预测。以下是一个简单的示例：

import android.content.Context
import org.pytorch.IValue
import org.pytorch.Module
import org.pytorch.Tensor

class MyModel(context: Context) {
    private val module = Module.load(assetFilePath(context, "libmodel.so"))

    fun predict(input: FloatArray): FloatArray {
        val inputTensor = Tensor.fromBlob(input, longArrayOf(1, input.size.toLong()))
        val outputTensor = module.forward(IValue.from(inputTensor)).toTensor()
        return outputTensor.dataAsFloatArray
    }

    private fun assetFilePath(context: Context, assetName: String): String {
        val file = File(context.filesDir, assetName)
        if (file.exists() && file.length() > 0) {
            return file.absolutePath
        }
        context.assets.open(assetName).use { inputStream ->
            FileOutputStream(file).use { outputStream ->
                val buffer = ByteArray(4 * 1024)
                var read: Int
                while (inputStream.read(buffer).also { read = it } != -1) {
                    outputStream.write(buffer, 0, read)
                }
                outputStream.flush()
            }
            return file.absolutePath
        }
    }
}

想使用android studio将pytorch模型部署到安卓手机端，需要用到jni，我该如何使用jni呢

您可以使用Android NDK来使用JNI。首先，您需要在Android Studio中配置NDK。然后，您需要编写一个JNI接口，将Java代码与C / C ++代码连接起来。接下来，您需要编写C / C ++代码来加载和运行PyTorch模型。最后，您需要将C / C ++代码编译为共享库，并将其与您的Android应用程序一起打包。具体的步骤和代码实现可以参考PyTorch官方文档和Android NDK文档。