Pytorch-Mobile-Android(1)

本文介绍了Android系统架构的四个层次,包括Linux内核、系统运行库、应用架构和应用层。重点讲解了Android Studio(AS)的项目结构,如.app、.gradle、.idea等目录的作用,并以HelloWorldAPP为例详细说明了各部分的功能。AS的src目录下,assets、java和res分别存放不同类型的项目资源。此外,还提到了关键文件如build.gradle和local.properties的作用。最后,建议读者参考官方文档和相关书籍深入学习。

目录

Android Studio简介(后简称AS)

1.Android系统架构

(1)Linux内核层:

(2)系统运行库层(Libraries)

(3)应用架构层

(4)应用层

2.AS项目结构简介

3.其他细节


Android Studio简介(后简称AS)

1.Android系统架构

(1)Linux内核层:

給Android硬件提供底层驱动

(2)系统运行库层(Libraries)

提供库函数,提供特性支持,如数据库、3D绘图、浏览器内核等。

(3)应用架构层

提供应用程序可能用到的API

(4)应用层

手机上的所有应用程序

2.AS项目结构简介

以pytorch官网的第一个项目HelloWolrd

PyTorch Mobile 是一个用于在移动设备上部署和运行 PyTorch 模型的工具。它允许您将训练好的 PyTorch 模型转换为适用于移动设备的格式,并在移动应用程序中进行推理。 首先,您需要导入必要的库,并加载一个预训练的模型,例如 `torchvision.models.mobilenet_v2`。接下来,您可以准备一个输入样例,并使用 `torch.jit.trace` 方法将模型转换为 TorchScript 格式。然后,您可以使用 `torch.utils.mobile_optimizer.optimize_for_mobile` 方法对 TorchScript 模型进行优化,以减小模型的大小并提高推理速度。最后,使用 `traced_script_module_optimized._save_for_lite_interpreter` 方法将优化后的模型保存为 `.ptl` 文件,以供移动应用程序使用。 在准备输入时,您可以使用 `org.pytorch.torchvision.TensorImageUtils` 子库中的 `bitmapToFloat32Tensor` 方法,将 Android 的位图转换为 PyTorch 可以接受的张量形式。这个方法可以帮助您将图像数据转换为适用于模型推理的输入格式。 <span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [Pytorch-Mobile-Android(2)](https://blog.youkuaiyun.com/unamable/article/details/118698349)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
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