# Android NN 训练指南
在现代应用程序中,深度学习已经成为一项不可或缺的技术。Android 设备由于其普及性和便利性,成为了深度学习模型部署的重要平台之一。本文将带你了解如何在 Android 上训练神经网络(NN),并通过代码示例加深理解。
## 1. 深度学习基础
深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习技术。它通过构建深层神经网络来处理和分析数据。神经网络的基本构成单元为            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-10-08 05:32:53
                            
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            目录1 利用已有的`yolox_nano`和`yolox_tiny`模型进行部署1.1 准备`Android`项目文件1.2 安装和使用`Android Studio`1.3 `apk`部署到手机2 使用自己训练好的模型进行部署2.1 训练得到`pth`文件2.2 `pth`转`onnx`2.3 `onnx`转换为`NCNN`框架的数据2.3.1 配置`ncnn`2.3.2 `onnx`转换为`            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-09-14 13:09:31
                            
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            # 如何在Android中实现神经网络(NN)
在现代应用程序开发中,集成人工智能和深度学习的能力是一个不断增长的趋势,神经网络(NN)是这方面的核心。对于初学者来说,实现一个简单的神经网络应用可能会让人感到困惑,因此本文将详细介绍如何在Android中构建和实现一个基本的神经网络模型。从整体流程到具体代码,我们将一步步进行讲解。
## 整体流程
首先,让我们看一下完成这一任务的流程。我们会            
                
         
            
            
            
            本文主要通过samba以及aria2实现将树莓派编程一个简单自带下载功能的家庭nas服务器安装samba实现文件共享一.准备硬盘(此处针对ntfs格式的硬盘,其他硬盘格式或者可以格式化的请直接跳过)树莓派默认挂载ntfs格式硬盘只有只读权限,所以需要安装一些工具实现读写功能安装软件#更新
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
#安装所需软件包
sudo             
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            Pytorch学习第四部分:pytorch进阶训练技巧Let's go !一、U-Net模块回顾1.1 模块代码2.2 搭建过程二、Carvana数据集,实现一个基本的U-Net训练过程三、优雅地训练模型3.1 自定义损失函数3.1.1 使用torch.nn自带的损失函数3.1.2 使用自定义的损失函数3.2 动态调整学习率3.3 模型微调3.4 半精度训练3.4.1 pytorch精度测试3.            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在现代的 Android 操作系统中,深度学习和神经网络的处理越来越受到重视。Android 源码中的 NN HAL(Neural Networks Hardware Abstraction Layer)正是为了实现这一目标而设计的。它为不同硬件提供了一个统一的接口,使得各种设备能够更高效地运行深度学习模型。那么,在这个过程中的具体实现如何呢?下面就来深入探讨一下。
### 背景描述
NN H            
                
         
            
            
            
            摘要: 本文依据盘古团队的吴洋分享了《盘古:飞天分布式存储系统实践》视频整理而成。 他主要从以下三个方面进行了分享:盘古是什么?盘古是用来解决什么问题的?盘古是怎么解决问题的?他主要介绍了盘古的分布式系统架构和设计理念。  本文依据盘古团队的吴洋分享了《盘古:飞天分布式存储系统实践》视频整理而成。他主要从以下三个方面进行了分享:盘古是什么?盘古是用来解决什么问题的?盘古是怎么解决问题的?            
                
         
            
            
            
             1,请看某个著名的it公司一则招聘信息的其中一条要求:“熟悉android系统架构及相关技术,1年以上实际android平台开发经验;”,里面非常明确的说道要求熟练android系统架构,这从某种程度上说明了对android体系架构的理解的重要性,下面我们看看android体系结构图,该图源自android的文档: 
    很明显,上图包含四            
                
         
            
            
            
            Android Neural Networks API (NNAPI)简介:1、Android Neural Networks API (NNAPI) 是一个 Android C API,在 Android 设备上实现机器学习;2、NNAPI 旨在为更高层级的机器学习框架(如 TensorFlow Lite 和 Caffe2)提供一个基本功能层,用来建立和训练神经网络;3、搭载 Android 8            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                    本人对网上内容进行了整合,方便大家对Android N有一个更清晰的了解:        Android N 平台也就是 Android 7.x 版本。Android N相比现有的版本增加了超过250个项目更新,加入了大量新功能。今年的新Android暂时定名为“Android N”            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            <a target=blank href=http://wpa.qq.com/msgrd?V=1&Uin=你的QQ号&Site=你的网址&Menu=yes><img border="0" SRC=http://wpa.qq.com/pa?p=1:你的QQ号:13 alt="点击这里给我发消息"></a>            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            结论:会被训练测试代码:import torchfrom torch.nn import Embeddingclass Model(torch.nn.Module):    def __init__(self):        super(Model, self).__init__()        self.emb = Embedding(5, 10)    def forward(self,vec):        input = torch.tensor([0, 1, 2,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            2.2.1 什么是神经网络人工神经网络( Artificial Neural Network, 简写为ANN)也简称为神经网络(NN)。是一种模仿生物神经网络(动物的中枢神经系统,特别是大脑)结构和功能的 计算模型。经典的神经网络结构包含三个层次的神经网络。分别输入层,输出层以及隐藏层。其中每层的圆圈代表一个神经元,隐藏层和输出层的神经元有输入的数据计算后输出,输入层的神经元只是输入。神            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            nn.BCELoss与nn.CrossEntropyLoss的区别            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            内容简介本文的主要的目标是想让大家有一个总体的印象,了解 Android 是如何计算耗电,后面会陆续对 Android 的耗电进行总结引言之前和业务线进行耗电优化,业务线是 IoT 设备,故对耗电的要求很高,多一次闹钟唤醒,多一次网络请求都无所遁形。再加上之前适配 Android O 对 background Service 的限制,感觉耗电问题的知识过于零散,于是就想总结一下,本文的主要的目标是            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            2017 年年底的时候,Android 8.1 推出了集成于 Android 系统内的神经网络 API,当时我很快做了一个封装库,也写了一篇专栏 大缺弦:Android 8.1 NNAPI 评测以及可能是全球第一个的 NNAPI 库。一年多过去了,Android 模型部署也有了巨大的变化,ncnn 继续活跃的维护,加入了 int8 和 vulkan 的支持,大量的新框架例如 FeatherCNN            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1.nn模块是神经网络模块 2.父类module,子类Sequential, Parallel和Concat 3.Linear:做线性变换 4.criterion 这个模块包含了各式各样的训练时的损失函数 5. torch中optim的sgd,全称Stochastic gradient descen            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            对于CNN前馈神经网络,如果前馈一次写一个forward函数会有些麻烦,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2022-01-25 10:04:19
                            
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