PyTorch Android Lite 是 PyTorch 的一个子集,专为移动设备设计,提供轻量、快速和高效的模型推理能力。它具有以下特点: 跨平台支持:支持多种 Android 设备。 优化性能:在模型尺寸和执行时间上进行了优化,适合部署到资源受限的设备上。 简化部署:通过 C++ 和 Java API,使得与 Android 平台的集成
安装相关的 Android SDK 和 NDK,确保你能够构建本地库。 2. 导入 PyTorch Lite 在项目的build.gradle文件中,添加 PyTorch Lite 的依赖: dependencies{implementation'org.pytorch:pytorch_android:1.12.0'// PyTorch Android Lite库implementation'org.pytorch:pytorch_android_torchvision:1.12.0'// Torchvision(可选)...
repositories{jcenter()}dependencies{implementation'org.pytorch:pytorch_android_lite:1.9.0'implementation'org.pytorch:pytorch_android_torchvision:1.9.0'} 注:pytorch_android_lite版本和转化模型用的版本要一致,不一致就会报各种错误。 目前用这种方法有点问题,我采用的另一种方法。 转化代码如下: importtorchimport...
optimized_traced_model._save_for_lite_interpreter("app/src/main/assets/model.ptl") 这个模型在安卓对应的包: repositories { jcenter() } dependencies { implementation 'org.pytorch:pytorch_android_lite:1.9.0' implementation 'org.pytorch:pytorch_android_torchvision:1.9.0' } 注:pytorch_android_lite版本...
这通常涉及使用Android的机器学习库(如TensorFlow Lite、PyTorch Mobile等)来加载和执行模型。对于支持NPU的Android设备,还需要确保使用的库支持NPU加速。 四、实际应用案例 假设我们正在开发一个基于图像识别的Android应用,需要在用户设备上实时进行图片分类。通过以下步骤,我们可以将训练好的PyTorch模型部署到Android设备的...
在安卓部署中,你可以使用TensorRT或TFLite进行平滑处理。二、模型打包在完成模型预处理后,你需要将其打包成安卓应用程序。打包过程涉及使用安卓开发工具(如Android Studio)创建一个包含模型代码、预处理代码和UI界面的应用程序。打包时,应确保模型的输入和输出与安卓应用程序中的数据格式一致。此外,你还需要将模型需要的...
-DANDROID_AB / -DANDROID_ARM_NEON=ON / -DANDROID_PLATFORM=android-14 / .. make -j4 (4)chineseocr/_lite的PC端测试 与ncnn有关的代码位于ncnn/_project目录下。在有opencv和ncnn库的基础上,可以先在pc端跑一下识别代码。 登录后复制cd ncnn_project/ocr ...
跨平台部署支持导出到ONNX，进而支持多种平台部署提供了TensorFlow Serving、TensorFlow Lite等多种部署方案...
Demo app updates to use PyTorch 1.9 org.pytorch:pytorch_android_lite:… Jun 18, 2021 ImageSegmentation updated 9 PyTorch Android demo apps to PyTorch 1.10 (#210) Dec 9, 2021 NativeApp [android][native_app] App example of linking to gradle deps native li… ...
optimized_traced_model._save_for_lite_interpreter("app/src/main/assets/model.ptl")这个模型在安卓对应的包：repositories { jcenter()} dependencies { implementation 'org.pytorch:pytorch_android_lite:1.9.0'implementation 'org.pytorch:pytorch_android_torchvision:1.9.0'} 注:pytorch_android_lite版本和...