如何将pytorch模型部署到安卓

}

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：

import torch

import torch.utils.data.distributed

pytorch环境中

model_pth = ‘model_31_0.96.pth’ #模型的参数文件

mobile_pt =‘model.pt’ # 将模型保存为Android可以调用的文件

model = torch.load(model_pth)

model.eval() # 模型设为评估模式

device = torch.device(‘cpu’)

model.to(device)

1张3通道224*224的图片

input_tensor = torch.rand(1, 3, 224, 224) # 设定输入数据格式

mobile = torch.jit.trace(model, input_tensor) # 模型转化

mobile.save(mobile_pt) # 保存文件

对应的包：

//pytorch

implementation ‘org.pytorch:pytorch_android:1.10.0’

implementation ‘org.pytorch:pytorch_android_torchvision:1.10.0’

定义模型文件和转化后的文件路径。

load模型。这里要注意，如果保存模型

torch.save(model,‘models.pth’)

加载模型则是

model=torch.load(‘models.pth’)

如果保存模型是

torch.save(model.state_dict(),“models.pth”)

加载模型则是

model.load_state_dict(torch.load(‘models.pth’))

定义输入数据格式。

模型转化，然后再保存模型。

安卓部署

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