手把手搭建一个pytorch mobile 的Android APP 深度学习

pytorch 在2019年快年底发布了pytorch mobile，用于移动端的部署，虽然比起TensorFlow lite晚了很久，终归还可以做一些事了。
pytorch mobile运行的远离是在手机端调用c++操作torchscript文件，因此我们要想能够运行训练好的模型，就必须转成torchscript文件。
转torchscript文件有专门的api，这里是一个例子：

import torch import torchvision resnet18 = torchvision.models.resnet18(pretrained=True) resnet18.eval() example_inputs = torch.rand(1, 3, 224, 224) resnet18_traced = torch.jit.trace(resnet18, example_inputs = example_inputs) resnet18_traced.save("resnet18_traced.pt")

我们可以看到调用了torch.jit.trace这个方法进行转换，转换成专门的文件后放到Android里面的assert文件夹下，我们就能读取这个模型
注意：上面的代码只是演示api，跟接下来跑这个程序无关，只是为了了解这个过程而已，另外我下面的链接其实已经包括了那个.pt文件，不需要自己去转换，这里只是要知道文件怎么来的
接下来运行的也是演示的官网的例子（5ehc）
【手把手搭建一个pytorch mobile 的Android APP】剩下的过程和之前TensorFlow lite是一样的