模型定义 数据处理和加载 训练模型（Train&Validate） 训练过程的可视化 测试（Test/Inference）checkpoints/： 用于保存训练好的模型，可使程序在异常退出后仍能重新载入模型，恢复训练 data/：数据相关操作，包括数据预处理、dataset实现等 models/：模型定义，可以有多个模型，例如上面的AlexNet和ResNet34，一个模型对应一个文件
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2023-09-21 08:46:27
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之前写过一篇文章“Windows配置pytorch转onnx转ncnn转android设备” 如何配置环境设置，可以参考这篇如何配置目录“Windows配置pytorch转onnx转ncnn转android设备” 如何配置环境设置，可以参考这篇如何配置一、pytorch下生成的预训练文件->onnx1.预训练文件 2.转化代码
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2023-08-14 17:11:41
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# PyTorch模型部署到手机上
随着人工智能技术的发展，移动设备的普及，对模型在手机上的部署需求日益增加。PyTorch作为一个灵活而强大的深度学习框架，也提供了很好的支持，可以将模型部署到Android或iOS设备上。本文将探讨如何将PyTorch模型成功部署到手机上，并附带必要的代码示例和相关图示。
## 1. 什么是PyTorch Mobile？
PyTorch Mobile是由P
# PyTorch模型部署到手机端实用指南
在AI和机器学习的快速发展中，将训练好的模型部署到移动设备上是一个重要课题。接下来，我们将通过一个详细的步骤流程，将PyTorch模型部署到手机端，帮助新手开发者顺利完成这一任务。
## 流程概述
以下是将PyTorch模型部署到手机的总体流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 训练模型 | 使用PyTorch训
0 效果演示：1具体部署方案ONNX：该模型格式可以在不同的平台所需的模型格式之间进行转化CoreML：该格式的模型可以部署到Apple上，那至少需要有苹果两件套（iphone和Mac），前者作为部署端，后者用于开发苹果应用程序TFLite：Google的轻量级推理库，这种TensorFLow Lite格式的模型文件可以部署到基于Android的移动端上，这也是最理想的一种方式模型转换方法方法一
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2024-05-09 12:08:12
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如题，前几天，笔者尝试了将pytorch 深度学习模型迁移至android系统中，并写了一篇小结：《Android移动终端应用APP中实现图像分类功能-----以pytorch为例》。在该文中，下载了原作者提供的resnet18模型并迁移至android app中，成功运行。至此，笔者甚为高兴，以为彻底解决了难题，可以随意迁移网络模型。孰料，将自己整理的图像数据集作为样本库进行迁移学习之后，迁移到
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2023-09-25 06:34:42
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最近，由于实验要求，我需要把在服务器上训练好的pytorch模型预训练.pth文件部署到安卓端测试推理时间，但是一直不知道应该怎么转变模型和部署，查了很多资料，遇到了很多问题，在同学的帮助下，尝试成功。我简单记录一下整个部署流程，希望可以帮助想要尝试的同志们，同时，如果之后还需要部署相同项目的时候，我还可以参考这篇笔记。一共有四个部分，pytorch->onnx->ncnn->A
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2023-10-16 17:34:20
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移动端的部署有这么几条路： （以yolov5s.pt模型为例）pt文件 --> onnx文件/torchscript文件 --> ncnn --> 安卓端部署（android studio编写）
pt文件 --> onnx文件/torchscript文件 --> ML文件 --> ios端部署（需要mac系统运行xcode编写）
pt文件 --> onnx
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2023-09-16 13:03:43
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# 在手机上部署PyTorch模型的指导
随着深度学习的普及，越来越多的开发者希望将他们的模型应用到移动设备上。本文将教你如何将PyTorch模型部署到手机，并提供详细的步骤和代码示例。
## 流程概览
以下是将PyTorch模型部署到手机的基本流程：
| 步骤 | 描述
TNN将YOLOV5部署到移动端—pytorch转onnx转tnn全套流程直接利用腾讯的TNN-master跑通android demo可以参考这篇博客TNN入门笔记——从零跑通Android demo有些电脑性能受限，可能不支持虚拟机技术，可以通过usb连接手机，直接部署到真机上测试，参考博客Android studio 连接手机调试。中间可能会遇到一些问题，每个人情况不一定相同，根据问题来查找
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2023-09-07 17:12:09
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深度学习模型 Pytorch Densenet 安卓移动端调用安卓app开发调用深度学习模型环境准备模型转换安卓配置参考资料 安卓app开发调用深度学习模型最近使用安卓调用了利用迁移学习训练的Pytorch Densenet121模型，主要是实现图像的分类，在此记录并分享一下。纯小白，第一次写博客，如有错误希望能指正，互相学习。 pytorch移动端可以参考 官方Demo环境准备网上都有相应的环境
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2023-10-23 12:46:15
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深度学习模型移植pytorch->onnx->ncnn->androidpytorch->onnxonnx->ncnnncnn->android 最近做项目需要在手机上跑深度学习的模型，踩了不少坑，做个记录。这里以mobilenetv3为例子。pytorch->onnx1.环境配置 pytorch 1.0 之后自带onnx输出，所以是个很好的选择，顺便装
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2023-11-23 21:57:30
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1月16日，Facebook发布了PyTorch 1.4，对音频、视觉和文本库进行了升级。 在最新版本中，PyTorch 最大的变化在于增加了支持分布式模型并行训练、为 PyTorch Mobile 提供 Build 级别的支持、torch.optim 更新等多项新的特性。 2019年旧金山PyTorch开发大会 支持分布式模型并行训练1.4 版最大的亮点在于对分布式模型并行训练增加了支
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2023-08-07 17:07:17
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近期需要将pytorch模型运行到android手机上实验，在查阅网上博客后，发现大多数流程需要借助多个框架或软件，横跨多个编程语言、IDE。本文参考以下两篇博文，力求用更简洁的流程实现模型部署。 向两位作者表示感谢！本文进一步详细描述了实现流程。一、pytorch模型转化pytorch模型无法直接被Android调用，需要转化为特定格式.pt。本文使用pycharm IDE完成这一步，工程目录结
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2023-08-29 11:19:13
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先说结论：部署的方式取决于需求需求一：简单的demo演示，只要看看效果的，像是学校里面的demo展示这种caffe、tf、pytorch等框架随便选一个，切到test模式，拿python跑一跑就好，顺手写个简单的GUI展示结果高级一点，可以用CPython包一层接口，然后用C++工程去调用需求二：要放到服务器上去跑，但一不要求吞吐二不要求时延的那种，说白了还是有点玩玩的意思caffe、tf、pyt
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2023-11-17 13:05:27
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文章目录0. 进行设置1. 获取数据2. FoodVision Mini模型部署实验概要3. 创建 EffNetB2 特征提取器4. 创建 ViT 特征提取器5. 使用训练好模型进行预测并计时6. 比较模型结果、预测时间和大小7. 通过创建 Gradio 演示让 FoodVision Mini 呈现8. 将Gradio demo变成可部署的应用程序9. 将 FoodVision Mini 应用程
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2024-08-12 14:14:39
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在生产环境中 PyTorch 模型经常需要部署在 C++ 程序中，目前我找的方法有三种：LibTorch: PyTorch 官方 C++ 库ONNX RuntimeOpenCV: DNN 模块示例网络本文以 PyTorch 官方教程中的 SuperResolution 模型为例，介绍模型在 C++ 中如何部署。模型结构如下：# Super Resolution model definition i
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2023-08-21 21:00:14
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# 如何部署Android项目到手机
随着Android应用的普及，开发者们常常需要将其项目部署到手机进行测试和使用。下面将详细介绍如何将Android项目部署到手机的步骤和注意事项。
## 1. 准备工作
在开始之前，我们需要确保以下条件满足：
- **Android Studio**: 已安装并配置好Android Studio环境。
- **Android SDK**: 包含所需的A
原创
2024-10-23 03:59:05
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因为我一直都是在pytorch上面训练模型，所以部署模型通常采取三种方案：方案一：利用腾讯开源的ncnn库(nihui大神牛皮！！)；但这个适合移动端部署，特别是针对andriod的极致优化。方案二：libtorch（c++版本的pytorch）；pytorch为了弥补部署方面的劣势，，libtorch也在不断推陈出新，以不断打压tf等一众老炮生存空间方案三：NVIDIA出品的tensorRT；这
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2023-07-30 22:52:00
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为什么要这么做？PyTorch作为一个开源的Python机器学习库正受到越来越广泛的关注和应用。然而，作为一门语言，Python并不是在任何场景下都适用的。在生产以及部署到自动驾驶车辆上等场景中，C++常常是更好的选择。因此需要将PyTorch模型部署到C++上。以下是实现的步骤。将PyTorch模型转化成Torch ScriptTorch Script的作用是用TorchScript编写的任何代
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2023-08-11 11:55:35
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