而因为使用了 C++,我们现在几乎可以把 PyTorch 模型部署到任意平台和设备上:树莓派、iOS、Android 等等… 2. 性能提升 既然是为部署生产所提供的特性,那免不了在性能上面做了极大的优化,如果推断的场景对性能要求高,则可以考虑将模型(torch.nn.Module)转换为 TorchScript Module,再进行推断。 3. 模型
测试和调试:在部署过程中,需要进行充分的测试和调试,确保模型在各种不同场景和条件下都能正常运行。五、总结将PyTorch模型部署到安卓设备是一项复杂而实用的任务。完成这个任务需要掌握相关的技能和工具,如TensorRT或TFLite以及Android Studio等。此外,你还需要密切关注技术发展动向,持续优化模型以适应不断变化的需求和环境。
三、设置安卓项目 创建新项目:打开 Android Studio,选择 “New Project”,然后选择 “Empty Activity”。 添加依赖:在build.gradle文件中添加 PyTorch Mobile 的依赖项: implementation'org.pytorch:pytorch_android:1.10.0'// 或者最新版本implementation'org.pytorch:pytorch_android_torchvision:1.10.0'// 针对图像处理...
技术标签:AIpytorch项目部署c++pythonjavaandroid部署与打包 文章目录 前言 一、TensorRT 二、Android 前言 首先下载TensorRT,进入官网NVIDIA TensorRT | NVIDIA Developer,点击download now,选择对应的TensorRT版本,windows下建议下 TensorRT7,点击同意,选择TensorRT 7.0(7.1是预览版本,不建议下载),选择对应的系统,此处windows...
在本文中,我们将探讨如何将PyTorch模型部署到Android设备上进行对象识别。我们将首先简要介绍对象识别,然后概述使用PyTorch进行模型训练的过程。接下来,我们将详细讨论如何将模型优化并转换为适合在移动设备上运行的形式。最后,我们将展示一个简单的Android应用,该应用使用优化后的模型进行对象识别。一、对象识别简介对象识别...
# 安卓部署 新建项目 新建安卓项目,选择Empy Activity,然后选择Next 然后,填写项目信息,选择安卓版本,我用的4.4,点击完成 导入包 导入pytorch_android的包 //pytorch implementation 'org.pytorch:pytorch_android:1.10.0' implementation 'org.pytorch:pytorch_android_torchvision:1.10.0' ...
我目前使用的最稳定的工具版本组合是:ndk18、androidstudio4.1、cmake3.10、gradle6.5、MinGW(CodeBlocks自带)。 1. PyTorch模型转NCNN 这一小节是介绍如何将自己重新训练过的PyTorch模型转成ncnn,如果没有重训练需求的话,可以直接跳过这一节。 (1) 整体步骤 ...
就以上这些了,本次我们带领大家基于Android Studio从零开始搭建你的人工智能安卓APP,适合有pytorch基础,急需做出自己作品,Java零基础的人群。本次课程定价129元,讲解约为120分钟。 课程分为四大部分,下面我们来简单看一下各部分的内容: 第一部分是教你快速创建自己的安卓程序,你将从零开始,学会如何制作自己的app,并...
下面是用 Relay 编译 Keras 模型,并将其部署到 Android 设备上的示例: import os import numpy as np from PIL import Image import keras from keras.applications.mobilenet_v2 import MobileNetV2 import tvm from tvm import te import tvm.relay as relay ...
MobileNetV3实现的图像分类部署Android端 Coding-Writer 02:12 onnx移动端部署animeface,安卓可用的图片动漫化 DeepSeeker 32691 35:05 【AI必备技能】ONNX Runtime推理框架 小鱼儿at青岛 Yolov10 C++ Opencv OnnxRuntime推理部署 子菲鱼呀 51700 30:20 ...