功能组件（优化器、评估指标、Module管理）前言本文是《pytorch-tensorflow-Comparative study》，pytorch和tensorflow对比学习专栏，第三章——功能组件（优化器、评估指标、Module管理部分）。虽然说这两个框架在语法和接口的命名上有很多地方是不同的，但是深度学习的建模过程确实基本上都是一个套路的。所以该笔记的笔记方式是：在使用相同的处理功能模块上
生产与学术写于 2019-01-08 的旧文, 当时是针对一个比赛的探索. 觉得可能对其他人有用, 就放出来分享一下生产与学术, 真实的对立...这是我这两天对pytorch深度学习->android实际使用的这个流程的一个切身感受.说句实在的, 对于模型转换的探索, 算是我这两天最大的收获了...全部浓缩在了这里: https://github.com/lartpang/DHSNet-Py
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2024-01-25 10:57:47
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如果我们想在手机端运行我们的深度学习模型需要怎么做呢？本文介绍了端侧深度学习模型部署流程(NCNN),在了=
原创
2024-04-01 13:24:53
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最后效果： 准备：pytorch1.4（pytorch环境至少要在1.3以上，当前最新版本1.4）已经训练好的pytorch模型Jetpack组件：CameraX（这个用来调用相机的）如有需要，可以先看看我这两篇博文： 如果pytorch环境不满足，进行pytorch环境升级：win10+pytorch1.4+cuda10.1安装：从显卡驱动开始 Jetpack组件：CameraX，使用前一定要先
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2023-08-02 21:31:30
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# PyTorch 安卓部署指南
随着深度学习技术的快速发展，很多开发者希望将他们的模型部署到移动设备上，以实现高效的推理和应用。本文将详细介绍如何在安卓平台上部署用 PyTorch 训练的模型，包括关键步骤和代码示例。
## 一、准备工作
在开始之前，你需要确保安装以下工具：
1. **Android Studio**：集成开发环境，用于构建和调试安卓应用。
2. **PyTorch Mo
原创
2024-10-27 06:35:46
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提示：注意文章时效性，2022.04.02。 目录前言零、使用的环境一、模型准备1.导出模型2.错误记录2.1要载入完整模型（网络结构+权重参数）2.2导出的模型文件格式二、Android部署1.新建项目2.填写项目信息3.导包（添加依赖库）4.页面布局5.添加结果类别6.添加模型文件和图片7.调用模型8.运行结果三、总结 前言最近在搞图像分类模型移植到Android上，本来是准备用Tensorf
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2023-11-16 15:41:21
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实验目的：将caffe模型转成ncnn可以实现在移动端运行深度学习模型，主要使用：https://github.com/Tencent/ncnn实验环境：1、系统环境Mac OS Mojave系统编译好的caffe源码（可以参考我之前的博客：）
2、软件Android Studio 3.2Genymotion虚拟机 （参考：http://www.open-open.com/lib/view/ope
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2024-10-15 09:46:47
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使用背景：将python中训练的深度学习模型（图像分类、目标检测、语义分割等）部署到Android中使用。Step1:下载并集成Pytorch Android库1、下载Pytorch Android库。 在Pytorch的官网pytorch.org上找到最新版本的库。下载后，将其解压缩到项目的某个目录下。2、配置项目gradle文件 配置项目的gradle文件，向项目添加Pytorch Andro
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2023-09-04 15:16:05
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前言PyTorch 是一个基于Torch框架的开源Python机器学习库，用于NLP,CV等深度学习应用。它的开发人员是 Facebookd的人工智能小组，它不仅可以利用GPU加速，同时还实现了动态神经网络，这点和现在流行的主流框架如TensorFlow不同。 PyTorch同时还有两个高级功能： 张量计算（如Numpy） 和自动求导。 除了Facebook之外，Twitter、GMU和Sales
pytorch超级详细的安装教程此处为更新内容```````最近使用之前文章中配置的torch环境安装一些包配置一个新的深度学习环境，之前使用文章中的方法配置的pytorch环境一直没出过什么问题，但是在配置这次的深度学习环境时安装的某一个包，直接修改了我原本的pytorch环境，然后导致环境从GPU变为CPU，没办法我只能重新安装pytorch环境。重新安装的过程中，我再次查看了我的CUDA版本
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2024-05-26 21:55:15
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YOLOX模型部署Android端-NCNN方法1.YOLOX代码仓库的下载2.ONNX模型转换3.NCNN框架模型转换4 安装Android Studio5 准备Android项目文件6 连接手机 将自己任务的YOLOX-nano模型和YOLOX-tiny模型通过NCNN架构的转换方式部署到Android手机端。 1.YOLOX代码仓库的下载对于自己的任务，需要修改以下几处代码：1.1数据集的
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2024-05-08 12:15:34
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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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环境windows 10 64bitandroid studio 4.1.2yolov5 3.0pytorch 1.6+cu101前言前文 在Android上运行YOLOv5目标检测 我们介绍过使用ncnn的方式在android设备上进行yolov5的目标检测。本篇介绍另一种方式，即torchscript。代码实践这个demo来自pytorch官方，地址是: https://github.com/
计算机视觉算法——基于Transformer的语义分割（SETR / Segmenter / SegFormer）1. SETR1.1 网络结构及特点1.1.1 Decoder1.2 实验2. Segmenter2.1 网络结构及特点2.1.1 Decoder2.2 实验3. SegFormer3.1 网络结构及特点3.1.1 Overlap Patch Merging3.1.2 Efficie
保存和加载模型关于保存和加载模型，有三个核心功能需要熟悉：
torch.save：将序列化的对象保存到磁盘。此函数使用Python的 pickle实用程序进行序列化。使用此功能可以保存各种对象的模型，张量和字典。
torch.load：使用pickle的解码功能将序列化的目标文件反序列化到内存中。
torch.nn.Module.load_state_dict：使用反序列化的state_
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2024-08-04 11:36:32
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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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系列文章目录第一章：Visual Studio 2019 动态链接库DLL建立第二章：VS动态链接库DLL调试第三章：VS2019 OpenCV环境配置 第四章：C++部署pytorch模型Libtorch第五章：C++部署pytorch模型onnxruntime目录 系列文章目录前言一、C++部署pytorch？二、onnxruntime配置1.下载on
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2024-08-22 19:48:39
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文章目录前言一、PyTorch模型定义的方式5.1.1 必要的知识回顾5.1.2 Sequential5.1.3 ModuleList5.1.4 ModuleDict5.1.5 三种方法的比较与适用场景二、利用模型块快速搭建复杂网络5.2.1 U-Net简介5.2.2 U-Net模型块分析5.2.3 U-Net模型块实现5.2.4 利用模型块组装U-Net三、PyTorch修改模型5.3.1 修
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2024-03-03 22:09:35
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目录Pytorch模型部署准备Pytorch自定义运行时默认部署Pytorch模型自定义部署Pytorch模型通过ONNX部署Pytorch模型试用DaaS(Deployment-as-a-Service)参考Pytorch模型部署准备Pytorch和TensorFlow是目前使用最广泛的两种深度学习框架，在上一篇文章《自动部署深度神经网络模型TensorFlow（Keras）到生产环境中》中我们
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2023-08-20 23:12:38
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众所周知，python训练pytorch模型得到.pt模型。但在实际项目应用中，特别是嵌入式端部署时，受限于语言、硬件算力等因素，往往需要优化部署，而tensorRT是最常用的一种方式。本文以yolov5的部署为例，说明模型部署在x86架构上的电脑端的流程。（部署在Arm架构的嵌入式端的流程类似）。一、环境安装1. 安装tensorRT根据自己的系统Ubuntu版本、CPU架构、CUDA版本来选择
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2023-07-30 00:22:31
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