田海立@CSDN 2020-11-07PyTorch 1.3中发布Pytorch Mobile，其支持情况如何，能否与TensorFlow Lite一较高下呢？本文试分析之。PyTorch Mobile的宣传显得要么诚意不足要么对行业领悟不够。目前只能说是有Mobile这个路在而已，与TFLite比不可同日而语，至少目前的实现是。相对于Google移动端的即有Android生态布局，Faceboo
转载
2023-10-23 13:31:27
255阅读
# 在手机端实现 PyTorch 模型
在移动设备上使用深度学习模型正在变得越来越普遍，特别是通过 PyTorch 框架。对于刚入行的小白来说，实现这一目标可能会感觉有些复杂。为了简化这一过程，我们将按照步骤逐步进行，同时使用代码示例、甘特图和关系图来帮助你理解整个流程。
## 流程概述
以下是实现 PyTorch 在手机端运行的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|----
在智能手机普及的今天，AI 应用的需求日益增长，许多开发者希望能将他们的 PyTorch 模型部署到手机端，实现更便捷的用户体验。本文将为您详细介绍“PyTorch 手机端部署”的完整过程，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和排错指南，帮助您顺利完成这项工作。
## 环境准备
要成功部署 PyTorch 模型到手机端，您需要确保环境符合一定的软硬件要求。下面是详细的要求：
MobileViT介绍论文地址：https://arxiv.org/pdf/2110.02178.pdf 来自苹果的研究者提出了一种用于移动设备的轻量级通用视觉 transformer——MobileViT。该网络在 ImageNet-1k 数据集上实现了 78.4% 的最佳精度，比 MobileNetv3 还要高 3.2%，而且训练方法简单。轻量级卷积神经网络（CNN）是移动设备机器视觉任务的首
转载
2024-06-17 19:22:29
52阅读
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
转载
2023-08-07 17:07:17
256阅读
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
转载
2023-10-23 12:46:15
199阅读
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
转载
2023-09-07 17:12:09
233阅读
# 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
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
转载
2023-10-16 17:34:20
853阅读
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
转载
2023-09-25 06:34:42
249阅读
类型：ios系统工具大小：32.2M语言：中文 评分：2.8我个人真的挺喜欢这款腾讯手机管家(PC版)的，依稀能让我看到一些魔乐的影子，又能清晰地看到他们的进步。分享些我个人觉得挺实用小技巧，或许你并不知道呢？首先，一键root首当其冲，绝无二话我的华为C8800一直是root老大难，看过教程，请过大神，甚至悬赏求root，都没有解决，没想到腾讯能帮我把这个问题给解决了，大赞！第二点，备份还原这个
第一步：做个 文本框用于显示年月日的第二步：点击文本框触发bootstrap模态框并显示第三步：我是建一个外部js页面写的js中获得当前时间是年份和月份，形如：201208 //获取完整的日期 var date=new Date; var year=date.getFullYear(); 
转载
2024-04-17 17:17:52
125阅读
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
转载
2023-09-16 13:03:43
147阅读
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
转载
2024-09-20 15:41:56
25阅读
基于Pytorch Mobile在安卓手机端部署深度估计模型1.选取torch版本的深度估计模型2.修改模型实现代码3.Pytorch生成ptl模型4.安卓端部署代码5.实验配置6.手机端效果展示 1.选取torch版本的深度估计模型深度估计模型这里选择torch版本的Monodepth,代码地址：https://github.com/OniroAI/MonoDepth-PyTorch 建议在实
转载
2024-01-26 20:07:58
842阅读
在这个快速发展的移动人工智能领域，PyTorch已经成为许多开发者和研究人员最爱用的深度学习框架。随着PyTorch在移动设备上的应用需求增加，"PyTorch手机版"的问题也络绎不绝。本文将通过复盘记录的方式，详尽地分析如何解决"PyTorch手机版"问题的过程。
### 问题背景
在移动端深度学习任务中，用户需要在设备上本地运行训练好的模型，以实现实时推断。例如，一个移动端的图像识别应用可
Flat Theme 用来做企业网站或是工作室网站不错，一共有14个页面样式和博客页，一般都够用了。 在线演示 下载模板 Fornax Fornax采用扁平化设计风格设计，包含内面的图标都是，免费能有这样的高品质模板算不错了。 在线演示 下载模板 Slidefolio 我觉得这个很适合摄影师用来做自己的个人作品展示页，风格很好看。 在线演示 下载模板 Nov
问题提出：在移动端页面的日常开发中常常会碰到这样一个问题，页面在Chrome的Device模式下显示正常，但在移动端浏览器或者内嵌到APP里就会出现样式问题或者Js代码问题，但是移动端上没有类似Chrome的开发者调试工具，只能通过尝试修改，重复发布版本来检查问题，或者写一大堆alert弹窗来调试。这种方法不但繁琐，而且收效甚微。解决方案：Vorlon.js可以帮助开发者加载、检查、测试及调试任何
转载
2024-01-13 17:33:55
66阅读
文章目录前言vue使用Element-UI部分组件适配移动端组件适配1---Message 消息提示适配样式代码组件适配2---MessageBox 弹框适配样式代码组件适配3---Dialog 对话框适配样式代码结语 前言 使用组件库现成的组件是一件非常爽的事，基本不用自己敲代码，不用自己思考来思考去样式，就能得到一个比较满意的效果。但与此同时也会
转载
2024-02-12 20:06:38
3656阅读
项目结构总结一般项目都包含以下几个部分：
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）
主要目录结构： - 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
-
转载
2023-07-05 10:21:00
212阅读
