# 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
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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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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# 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
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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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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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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# 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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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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下载
下载列表有MQ，Message Broker，Message Broker Toolkit
如果个人学习使用可以下载IBM官网的Trial版本（90Day）,本文是基于Windows7 的64位下载安装，其他版本可以自行Google
MQ和MessageBroker下载地址：
https://www14.software.ibm.com/webapp/iwm/web/reg
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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在真机上调试的步骤如下：1. 在PC机器上安装相应手机的驱动程序。2. 把手机通过USB连接线接入电脑。3. 开启手机，在手机上按“设置→应用程序→开发”进入界面，勾选如下2个选项： USB调试。 保持唤醒状态
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2011-08-02 13:30:00
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随着 iPhone12 的发布，近日关于苹果取消随机附赠耳机与电源适配器的消息惹众议。苹果公司 iPhone 产品线营销副总裁接受媒体采访时说，新一代 iPhone12 中已经有了大量的新功能，有很多令人惊艳的理由让消费者购买。我们认为这个定价也很合适，从其他原因来讲，我们已经提到过了，用户已经有很多的耳机和电源适配器，这些东西就丢在家里，可能他们已经有了大量的这些东西。因此再赠送耳
# 如何将Android项目传到手机上
在开始学习如何将Android项目传到手机上之前，首先需要了解整个过程的步骤。本文将详细介绍这个流程，并提供相关代码示例和注释，帮助刚入行的小白更好地理解。
## 整个流程概述
以下是将Android项目传到手机上的步骤：
| 步骤 | 说明 |
|------|------|
| 1 | 准备环境：确保已安装Android Studio和相关
原创
2024-09-29 06:22:11
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写文件到手机与写文件到sd卡的一个很大的区别就在于：前者将文件写到/data/data目录下的该程序的目录下(第一次写的时候，系统会自动帮你新建一个名为files的目录)，而后者则会将文件写到/mnt/sdcard目录下。两者存储位置的差别如下图所示：1、sd卡的存储目录2、文件在手机中的存储目录：实现1、FileService在
原创
2023-04-11 14:55:28
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要说手机离开了网络，又不知道有多少人崩溃了。随着互联网的发展，无论是生活上还是工作中都用上了网络，享受网络给我们的生活带来的便捷，例如：网上购物、网上支付、网上追剧等等。 但是有时候信号太差，打开个网页刷新半天都打不开。这时候可能是有隔壁的老李老黄等都在蹭家里的网络了。那怎么用自己的手机修改wifi密码呢？首先我们打开自己的手机查看wifi的IP地址，记住或者拷贝ip地址，例如：192
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2024-09-20 15:41:56
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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/
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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