pytorch mobile咋用
时间: 2023-07-12 18:27:10 浏览: 59
使用PyTorch Mobile将深度学习模型移植到移动设备上的步骤如下:
1. 安装PyTorch和Android NDK:在PC上安装PyTorch和Android NDK,以便在PC上编译模型文件。
2. 编写模型代码:使用PyTorch编写深度学习模型的代码。
3. 编译模型文件:使用PyTorch提供的转换工具将PyTorch模型文件转换为适用于移动设备的格式,并生成相应的头文件和C++源文件。
4. 集成模型文件:将生成的C++源文件和头文件集成到Android项目中,并在应用程序中加载和运行模型。
以下是一个简单的PyTorch Mobile使用示例:
1. 安装PyTorch和Android NDK:
```
pip install torch torchvision
```
下载并解压安卓NDK。
2. 编写模型代码:
```python
import torch.nn as nn
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3)
self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2)
self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3)
self.fc1 = nn.Linear(64 * 6 * 6, 128)
self.fc2 = nn.Linear(128, 10)
def forward(self, x):
x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
x = x.view(-1, 64 * 6 * 6)
x = F.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x
```
3. 编译模型文件:
```
torch.utils.mobile_optimizer.optimize_for_mobile(MyModel().eval()).save('mymodel.ptl')
```
4. 集成模型文件:
将生成的`mymodel.ptl`文件复制到Android项目的`assets`文件夹下,并在应用程序中加载和运行模型:
```java
import org.pytorch.IValue;
import org.pytorch.Module;
import org.pytorch.Tensor;
// 加载模型
Module module = Module.load(assetFilePath(this, "mymodel.ptl"));
// 创建输入张量
float[] input = new float[3 * 224 * 224]; // 假设输入张量为 3 * 224 * 224 的图像
Tensor inputTensor = Tensor.fromBlob(input, new long[] {1, 3, 224, 224});
// 运行模型
IValue output = module.forward(IValue.from(inputTensor));
Tensor outputTensor = output.toTensor();
// 处理输出张量
float[] scores = outputTensor.getDataAsFloatArray();
```