import torch 和 import torchvision 是导入PyTorch和PyTorch的计算机视觉库。 model = torchvision.models.resnet101(pretrained=True) 加载一个预训练的ResNet-101模型。pretrained=True表示使用预训练的权重,这些权重是在ImageNet数据集上训练得到的。 model.eval
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: import torch import torch.utils.data.distributed # pytorch环境中 model_pth = 'model_31_0.96.pth'...
在手机上用TorchVision库 首先就是PyTorch Mobile最受欢迎的功能之一Mobile Interpreter更新了。 最新版本能够将移动设备上的二进制文件大小降低到原来大小的一半以下。 比如,在arm64-v8a架构的Android设备中使用MobileNetV2的pt大小,压缩前为17.8MB、压缩后为8.6MB。 而使用新版Mobile Interpreter后,可以把压缩前的文件大...
首先,我们需要手动下载pytorch_android_torchvision库的aar文件,然后将其添加到我们的Android项目中。我们可以在PyTorch官方GitHub仓库中找到最新的aar文件。 dependencies { implementation 'org.pytorch:pytorch_android_torchvision:1.9.0' } 1. 2. 3. 导入aar文件到Android项目 将下载好的pytorch_android_torchvision.aar...
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' 如果有参数报错请参照我的完整的配置,代码如下: ...
PyTorch 团队正在发布 Mobile Interpreter,一个 PyTorch 运行时的简化版本,beta 版。Interpreter 将在边缘设备中执行 PyTorch 程序,减少二进制大小的占用。 TorchVision 库:从 PyTorch 1.9 开始,用户可以在iOS/Android应用程序上使用 TorchVision 库。Torchvision 库包含了 C++ 的 Torchvision 操作,需要与 iOS 的主 PyTorc...
环境:pytorch版本:1.10.0 #模型转化 pytorch_android支持的模型是.pt模型,我们训练出来的模型是.pth。所以需要转化才可以用。 先看官网上给的转化方式: import torch import torchvision from torch.utils.mobile_optimizer import optimize_for_mobile model = torchvision.models.mobilenet_v3_small(pretrained=True) ...
implementation'org.pytorch:pytorch_android:1.6.0'implementation'org.pytorch:pytorch_android_torchvision:1.6.0' 添加后,Android Studio 提示同步,点击 Sync Now,开始同步Gradle 在main目录下新建assets目录,把之前转换好的model-script.pt放到该目录下 3 调用模型 ...
implementation 'org.pytorch:pytorch_android_torchvision:1.8.0-SNAPSHOT' } 注意:请根据实际情况选择合适的Pytorch Android库版本。步骤五:将库文件添加到项目中将Pytorch Android库的库文件添加到项目中。通常,这些库文件会被复制到项目的libs文件夹中。在项目的Gradle文件中添加以下代码: audio { sourceSets { main...
此外,从1.9版本开始,用户还可以在iOS、Android的APP上使用TorchVision库。在iOS上,它需要和主要的PyTorch库链接在一起使用;在Android上,则可作为gradle依赖项添加。这使得PyTorch在移动端的应用更加全面和深入。 三、demo APP:一站式解决方案 随着PyTorch 1.9的发布,为了更好地展示其在图像、文字、音频和视频等领域的...