从零开始！让PyTorch模型在Android手机上飞驰驰骋

2023-08-07 17:10:16

PyTorch模型在Android手机上部署指南

概览

使用PyTorch构建机器学习模型后，下一步通常是将其部署到移动设备上进行实时预测。然而，这一过程常常复杂且耗时。本指南将引导你使用PyTorch和Android Studio，采用一种简单易行的两IDE方法，将你的模型部署到Android手机上。

准备工作

确保你的计算机上安装了PyTorch和Android Studio。
准备好你的PyTorch模型，并将其保存为.pt文件。
准备一部运行Android 6.0或更高版本的Android手机。

部署步骤

1. 创建Android项目

打开Android Studio，创建新项目。
选择“Empty Activity”模板，输入项目名称和包名。

2. 添加PyTorch依赖项

在build.gradle文件中添加以下代码：

implementation 'org.pytorch:pytorch_android:1.13.1'

同步项目。

3. 加载PyTorch模型

创建一个类（如PyTorchModel.java）加载模型：

import org.pytorch.IValue;
import org.pytorch.Module;
import org.pytorch.PyTorch;
import org.pytorch.torchvision.TensorImageUtils;

public class PyTorchModel {

    private Module module;

    public PyTorchModel() {
        module = PyTorch.load("path/to/your_model.pt");
    }

    public IValue predict(TensorImageUtils tensorImageUtils) {
        IValue input = tensorImageUtils.load(bitmap);
        IValue output = module.forward(input);
        return output;
    }
}

4. 调用模型进行预测

创建一个活动（如MainActivity.java）调用模型：

import android.graphics.Bitmap;
import android.os.Bundle;
import android.view.View;
import android.widget.ImageView;
import android.widget.TextView;

import org.pytorch.IValue;
import org.pytorch.TensorImageUtils;

public class MainActivity extends Activity {

    private PyTorchModel pyTorchModel;
    private ImageView imageView;
    private TextView textView;

    @Override
    protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        setContentView(R.layout.activity_main);

        pyTorchModel = new PyTorchModel();
        imageView = findViewById(R.id.image_view);
        textView = findViewById(R.id.text_view);

        findViewById(R.id.predict_button).setOnClickListener(new View.OnClickListener() {
            @Override
            public void onClick(View v) {
                TensorImageUtils tensorImageUtils = new TensorImageUtils();
                Bitmap bitmap = imageView.getDrawingCache();
                IValue input = tensorImageUtils.load(bitmap);
                IValue output = pyTorchModel.predict(input);
                textView.setText(output.toString());
            }
        });
    }
}