JNI：在JNI中调用第三方库时所需的CMakeLists 配置

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本文介绍了如何在JNI中调用第三方库时配置CMakeLists.txt，特别是当.so文件不在默认的jniLibs文件夹下时，需要进行的手动设置步骤。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

当.so文件不放置在默认位置（main下的jniLibs文件夹）时，需要手动配置CMakeLists.txt

cmake_minimum_required(VERSION 3.4.1)


find_library( log-lib
              log )
#设置so库路径
set(my_lib_path ${CMAKE_SOURCE_DIR}/libs)

#将第三方库作为动态库引用
add_library( native-lib
             SHARED
             IMPORTED )
#指名第三方库的绝对路径
set_target_properties( native-lib
                       PROPERTIES IMPORTED_LOCATION
#这里将app下的libs作为.so库的目录，libnative-lib.so是自己so文件的名字
                       ${my_lib_path}/${ANDROID_ABI}/libnative-lib.so )

#这里的操作是添加自己的so文件
add_library( # 自己命名的library，以libTest为例，使用时只需要调用System.loadLibrary("libTest")
             libTest

             # Sets the library as a shared library.
             SHARED

             # 自己的library目录，可添加多个
             src/main/cpp/native-lib.c )



#链接所有的library
target_link_libraries( # Specifies the target library.
                       libTest
                       native-lib
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### 使用Transformer模型进行图像分类的方法 #### 方法概述 为了使Transformer能够应用于图像分类任务，一种有效的方式是将图像分割成固定大小的小块（patches），这些小块被线性映射为向量，并加上位置编码以保留空间信息[^2]。 #### 数据预处理 在准备输入数据的过程中，原始图片会被切分成多个不重叠的patch。假设一张尺寸为\(H \times W\)的RGB图像是要处理的对象，则可以按照设定好的宽度和高度参数来划分该图像。例如，对于分辨率为\(224\times 224\)像素的图像，如果选择每边切成16个部分的话，那么最终会得到\((224/16)^2=196\)个小方格作为单独的特征表示单元。之后，每一个这样的补丁都会通过一个简单的全连接层转换成为维度固定的嵌入向量。 ```python import torch from torchvision import transforms def preprocess_image(image_path, patch_size=16): transform = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), # 假设目标分辨率是224x224 transforms.ToTensor(), ]) image = Image.open(image_path).convert('RGB') tensor = transform(image) patches = [] for i in range(tensor.shape[-2] // patch_size): # 高度方向上的循环 row_patches = [] for j in range(tensor.shape[-1] // patch_size): # 宽度方向上的循环 patch = tensor[:, :, i*patch_size:(i+1)*patch_size, j*patch_size:(j+1)*patch_size].flatten() row_patches.append(patch) patches.extend(row_patches) return torch.stack(patches) ``` #### 构建Transformer架构 构建Vision Transformer (ViT)，通常包括以下几个组成部分： - **Patch Embedding Layer**: 将每个图像块转化为低维向量； - **Positional Encoding Layer**: 添加绝对或相对位置信息给上述获得的向量序列； - **Multiple Layers of Self-Attention and Feed Forward Networks**: 多层自注意机制与前馈神经网络交替堆叠而成的核心模块； 最后，在顶层附加一个全局平均池化层(Global Average Pooling)以及一个多类别Softmax回归器用于预测类标签。 ```python class VisionTransformer(nn.Module): def __init__(self, num_classes=1000, embed_dim=768, depth=12, num_heads=12, mlp_ratio=4., qkv_bias=False, drop_rate=0.): super().__init__() self.patch_embed = PatchEmbed(embed_dim=embed_dim) self.pos_embed = nn.Parameter(torch.zeros(1, self.patch_embed.num_patches + 1, embed_dim)) self.cls_token = nn.Parameter(torch.zeros(1, 1, embed_dim)) dpr = [drop_rate for _ in range(depth)] self.blocks = nn.Sequential(*[ Block( dim=embed_dim, num_heads=num_heads, mlp_ratio=mlp_ratio, qkv_bias=qkv_bias, drop=dpr[i], ) for i in range(depth)]) self.norm = nn.LayerNorm(embed_dim) self.head = nn.Linear(embed_dim, num_classes) def forward(self, x): B = x.shape[0] cls_tokens = self.cls_token.expand(B, -1, -1) x = self.patch_embed(x) x = torch.cat((cls_tokens, x), dim=1) x += self.pos_embed x = self.blocks(x) x = self.norm(x) return self.head(x[:, 0]) ```
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