如何将pytorch模型部署到安卓上的方法示例

如何将 PyTorch 模型部署到安卓上的方法示例

PyTorch 是一个流行的深度学习框架，它提供了丰富的工具和库来训练和部署深度学习模型。在本文中，我们将介绍如何将 PyTorch 模型部署到安卓设备上的方法，并提供两个示例说明。

1. 使用 ONNX 将 PyTorch 模型转换为 Android 可用的模型

ONNX 是一种开放的深度学习模型交换格式，它可以将 PyTorch 模型转换为 Android 可用的模型。以下是将 PyTorch 模型转换为 Android 可用的模型的示例代码：

import torch
import torchvision
import onnx
import onnxruntime

# 加载 PyTorch 模型
model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
model.eval()

# 创建一个 PyTorch 输入张量
x = torch.randn(1, 3, 224, 224, requires_grad=True)

# 将 PyTorch 模型转换为 ONNX 模型
torch.onnx.export(model, x, "resnet18.onnx", export_params=True)

# 加载 ONNX 模型
onnx_model = onnx.load("resnet18.onnx")

# 创建 ONNX 运行时
ort_session = onnxruntime.InferenceSession("resnet18.onnx")

# 运行 ONNX 模型
ort_inputs = {ort_session.get_inputs()[0].name: x.detach().numpy()}
ort_outputs = ort_session.run(None, ort_inputs)

# 打印输出
print(ort_outputs)

在这个示例中，我们首先加载了一个预训练的 ResNet18 模型，并将其转换为 ONNX 模型。然后，我们创建了一个 PyTorch 输入张量，并使用 torch.onnx.export() 函数将 PyTorch 模型转换为 ONNX 模型。接着，我们加载了 ONNX 模型，并创建了一个 ONNX 运行时。最后，我们使用 ONNX 运行时运行了 ONNX 模型，并打印了输出。

2. 使用 PyTorch Mobile 将 PyTorch 模型部署到 Android 上

PyTorch Mobile 是一个专门为移动设备设计的 PyTorch 库，它可以将 PyTorch 模型部署到 Android 上。以下是使用 PyTorch Mobile 将 PyTorch 模型部署到 Android 上的示例代码：

import torch
import torchvision
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
import torchvision.transforms as transforms
import os

# 定义模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

# 加载数据集
transform = transforms.Compose(
    [transforms.ToTensor(),
     transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])

trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
                                        download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=4,
                                          shuffle=True, num_workers=2)

testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False,
                                       download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=4,
                                         shuffle=False, num_workers=2)

classes = ('plane', 'car', 'bird', 'cat',
           'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck')

# 训练模型
net = Net()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

for epoch in range(2):  # 多次循环遍历数据集
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        inputs, labels = data

        optimizer.zero_grad()

        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        running_loss += loss.item()
        if i % 2000 == 1999:    # 每 2000 个小批量数据打印一次损失值
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
                  (epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000))
            running_loss = 0.0

print('Finished Training')

# 保存模型
PATH = './cifar_net.pth'
torch.save(net.state_dict(), PATH)

# 加载模型
model = Net()
model.load_state_dict(torch.load(PATH))

# 导出模型
example = torch.rand(1, 3, 32, 32)
traced_script_module = torch.jit.trace(model, example)
traced_script_module.save("cifar_net.pt")

# 加载模型到 Android
os.system("adb push cifar_net.pt /data/local/tmp/")
os.system("adb shell /data/local/tmp/run_model.sh cifar_net.pt")

在这个示例中，我们首先定义了一个名为 Net 的图像识别模型，并加载了 CIFAR10 数据集。然后，我们使用训练数据集训练了模型，并将其保存到 cifar_net.pth 文件中。接着，我们加载了模型，并使用 torch.jit.trace() 函数将其转换为 TorchScript 模型。最后，我们将 TorchScript 模型导出到 cifar_net.pt 文件中，并将其加载到 Android 设备上。

结语

以上是将 PyTorch 模型部署到安卓上的方法示例的完整攻略，包括使用 ONNX 将 PyTorch 模型转换为 Android 可用的模型和使用 PyTorch Mobile 将 PyTorch 模型部署到 Android 上的示例代码。在实际应用中，我们可以根据具体情况来选择合适的方法，以实现高效的模型部署。