在安卓系统中将数组转换为PyTorch IValue - 腾讯云开发者社区

本来想尝试 ncnn 进行部署，然而流程有些复杂，于是乎在师兄的建议下先用 PyTorch 官方的 Mobile 模块试试，GitHub 仓库里面有很多详细的 demo 展示，直接 clone 下来就行了...装包配环境众所周知，将模型放到手机中去测试速度的话呢，肯定得先搞个 APP 出来，目前有安卓开发和 IOS 开发，比较普遍的是安卓开发，因为可以用 JAVA 作为开发语言，IOS 开发的话还需要一个...首先直接安装 Android Studio，安装的过程很省事，并且会将安卓开发需要的两个环境： SDK 和 NDK 都安装好。不过得看网络快不快，毕竟下载的库都在国外，可能会出现错误。...AS 自己下载好 Gradle 之后，一般来说，上方的锤子就会变绿，并且会有一个安卓图标的 app 配置在右边。但是一般情况下直接编译的话是会报错的，会说类似如下的东西。...时转onnx的注意事项

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在Java中将ArrayList转换为Array

在本教程中，您将学习如何在Java中将ArrayList转换为Array。 ...主要有两种将ArrayList转换为数组的方法。 ...如何在Java中将ArrayList转换为数组 (How to Convert ArrayList to Array in Java) 使用手动方式转换 (Convert Using Manual...System.out.println(str[i]+" "); } } } Output 输出量 C C++ Java Android C C ++ Java 安卓...这些是在Java中将ArrayList转换为Array的简单方法。如果发现任何不正确的内容或与以上教程相关的疑问，请在下面评论。

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【AI模型】LibTorch深度学习框架配置与使用

LibTorch允许你在离线环境中使用PyTorch模型，而无需依赖Python解释器。...3.跨平台支持：LibTorch可在多个操作系统上运行，包括Windows、Linux和macOS。这使得你可以在不同的设备上进行模型开发和部署，以满足特定的应用需求。...4.兼容性：由于LibTorch是基于PyTorch开发的，因此能够与PyTorch代码紧密集成。你可以轻松地在Python和C++之间切换，使用相同的模型、工具和API。.../cpu/libtorch-shared-with-deps-latest.zip unzip libtorch-shared-with-deps-latest.zip # 配置环境（将PATH路径替换为自己的...（python）用法基本一致，适合Pytorch的同学来转。

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TorchScript 系列解读（二）：Torch jit tracer 实现解析

真正在推理时用到的是 IValue 对象，IValue 中有运行时的真实数据。...生成 Graph 输入这个步骤会根据输入的 IValue 的类型，在 graph 中插入新的输入 Value。还记得在基本概念章节中我们提到的 IValue 与 Value 的区别吗？...那么 PyTorch 到底是如何做到在推理时更新 TracingState 的呢？我们首先介绍关于 PyTorch 源码编译的一些小细节。...Tensor, %1 : Tensor): %2 : Tensor = onnx::Add(%0, %1) return () 可以看见，原来的 aten::add 节点已经被替换为了...为了让模型更好地为部署服务，我们可以考虑对模型进行优化，后续的分享中将介绍一种常用的优化范式，敬请期待哦。

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在C++平台上部署PyTorch模型流程+踩坑实录

1.模型转换 libtorch不依赖于python，python训练的模型，需要转换为script model才能由libtorch加载，并进行推理。...方法二：Scripting 直接在Torch脚本中编写模型并相应地注释模型，通过torch.jit.script编译模块，将其转换为ScriptModule。...() 解决：tensor.bool()用tensor>0代替 eg6. self.seg_emb(seg_fea_ids).to(embeds.device) 解决：需要转gpu的地方显示调用.cuda...一个简单的示例如下： // Create a vector of inputs. std::vectorIValue> inputs; inputs.push_back(torch...然后，运行script::Module的forward方法，通过调用toTensor()将返回的IValue值转换为张量。

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TorchScript使用的注意事项和常见错误

Pytorch1.3新出了移动端部署功能，想尝试一下，目前已将除安卓端部署以外的流程走通，但是因为pytorch量化不太好用，目前已经转向研究ONNX。...而我因为不可抗力必须把这个坑趟下去，后续如果遇到更多的问题也会分享出来，如果有在研究TorchScript的朋友，欢迎与我交流。注意事项 1....如果要转Mobilenet，最好使用pytorch1.3以上，否则识别不出来其中的depth wise conv，转换出来的torchscript模型会比原模型大很多； 4....如果在model的forward函数中调用了另一个model0，需要先在model的构造函数中将model0设为model的子模型； 11....在TorchScript中，有一种Optional类型，举例：在一个函数中，如果可以通过if控制来返回None或者tensor，那么这个返回值会被认定为Optional[Tensor]，这会导致无法对该返回值使用

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厉害了，numpy！！！

Pandas和Numpy的关系类似于国产安卓系统和原生安卓，Numpy提供底层数据结构和算法，搭配数据面板的分析模式，缔造了Pandas。...在Numpy创建和使用多维数组很简单，使用array方法即可。...SciPy：类似于Matlab的数学和工程计算库，SciPy 库建立在 NumPy 之上，使用多维数组来计算。...TensorFlow 和 PyTorch：最最出名的两个深度学习框架，各种大模型都是靠它们跑出来的，但是它们在底层使用 NumPy 进行张量操作。...np.transpose(a, axes=None): 转置数组，可选地按照 axes 指定的轴顺序。 np.dot(a, b, out=None): 矩阵乘法，计算两个数组的点积。

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DJL 之 Java 玩转多维数组，就像 NumPy 一样

在 Python 的世界，调用 NDArray（N维数组）的标准包叫做 NumPy。但是如今在 Java 领域中，并没有与之同样标准的库。...尽管它包含了深度学习模块，但是它最核心的 NDArray 系统可以被用作 N维数组的标准。...无论是 CPU 还是 GPU、PC 还是安卓，DJL 都可以轻而易举的完成任务。...假设你想做对数据做一个转置操作，然后对所有数据加一个数的操作。...我们同时也添加了 ONNXRuntime 以及 PyTorch 在安卓平台的支持。 ?

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PyTorch 深度学习（GPT 重译）（六）

然后我们在循环中将我们的坐标从体素转换为物理坐标，创建列表。...15.2.1 与 ONNX 一起实现跨 PyTorch 的互操作性有时，我们希望带着手头的模型离开 PyTorch 生态系统–例如，为了在具有专门模型部署流程的嵌入式硬件上运行。...15.3.2 PyTorch 作为接口和后端的双重性质要理解如何摆脱 Python 的工作原理，有益的是在头脑中将 PyTorch 分为几个部分。我们在第 1.4 节中初步看到了这一点。...接下来，我们必须处理 PyTorch 引入的一个在 Python 和 C++ 之间桥接的抽象：我们需要将我们的输入包装在一个 IValue（或多个 IValue）中，这是任何值的通用数据类型。...但实际上我们只需要从 PyTorch 中使用少量函数–加载 JIT 模型，将输入转换为张量和 IValue，通过模型运行它们，并将结果返回。

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教程 | 如何将模型部署到安卓移动端，这里有一份简单教程

截至 2018 年，全球活跃的安卓设备已经超过了 20 亿部。安卓手机的迅速普及在很大程度上得益于各种各样的智能应用，从地图到图片编辑器无所不有。随着深度学习技术的兴起，移动应用注定会变得更加智能。...在本文中，我将带你熟悉以上的整个流程，最终完成一个嵌入图像识别功能的安卓应用。环境设置在本教程中，我们将使用 Pytorch 和 Keras，选择你偏好的机器学习框架，并按照说明进行操作。...最近，在安卓 8 及更高版本中，TensorFlow Lite 使用安卓神经网络 API 进行加速。...要想获得更令人兴奋的体验，你应该实现一些新功能，从安卓文件系统加载图像，或者使用相机获取图像，而不是使用资源文件夹。总结移动端的深度学习最终将改变我们构建和使用 app 的方式。...安卓项目的全部代码和模型转换器可以在我的 GitHub 上（https://github.com/johnolafenwa/Pytorch-Keras-ToAndroid）获得。

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如何使用 TensorFlow mobile 将 PyTorch 和 Keras 模型部署到移动设备

翻译 | 于志鹏整理 | MY 截止到今年，已经有超过 20 亿活跃的安卓设备。安卓手机的迅速普及很大程度上是因为各式各样的智能 app，从地图到图片编辑器应有尽有。...用 TensorFlow mobile 部署模型到安卓设备分为三个步骤：将你的训练模式转换到 TensorFlow 在安卓应用中添加 TensorFlow mobile 作为附加功能在你的应用中使用...在转权值之前，我们需要在 PyTorch 和 Keras 中定义 Squeezenet 模型。如下图所示，在这两种框架下定义 Squeezenet，然后将 PyTorch 权值转成 Keras。...为了得到更新奇的体验，你的 App 应当从安卓文件系统加载图像或用摄像头抓取图像，而不是从资源文件夹加载。总结移动端的深度学习框架将最终转变我们开发和使用 app 的方式。...安卓项目的完整代码和模型转换工具在我的 GitHub 上可以找到： https://github.com/johnolafenwa/Pytorch-Keras-ToAndroid 原文链接： https

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Pytorch转NCNN的流程记录

具体过程参考：安卓端深度学习模型部署-以NCNN为例 - 带萝卜的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/137453394 就可以得到一个安卓端的OCR工具了。...PyTorch转NCNN的流程十分简单，如果顺利的话只需要两步： PyTorch转ONNX torch.onnx...._export(model, x, path, opset_version=11) ONNX转NCNN ....，pytorch中的interpolate算子转换成ONNX之后变成很多零散的算子，如cast、shape等，这些在ncnn里面不支持。...细节2：wenmuzhou/PSENet.pytorch代码中没有把sigmoid加入到模型类中，而是放在了推理代码中，在转换ONNX的时候需要加上sigmoid。

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如何使用TensorFlow mobile部署模型到移动设备

截止到今年，已经有超过 20 亿活跃的安卓设备。安卓手机的迅速普及很大程度上是因为各式各样的智能 app，从地图到图片编辑器应有尽有。随着深度学习的出现，我们的手机 app 将变得更加智能。...用 TensorFlow mobile 部署模型到安卓设备分为三个步骤：将你的训练模式转换到 TensorFlow 在安卓应用中添加 TensorFlow mobile 作为附加功能在你的应用中使用...在转权值之前，我们需要在 PyTorch 和 Keras 中定义 Squeezenet 模型。如下图所示，在这两种框架下定义 Squeezenet，然后将 PyTorch 权值转成 Keras。...为了得到更新奇的体验，你的 App 应当从安卓文件系统加载图像或用摄像头抓取图像，而不是从资源文件夹加载。总结移动端的深度学习框架将最终转变我们开发和使用 app 的方式。...安卓项目的完整代码和模型转换工具在我的 GitHub 上可以找到： https://github.com/johnolafenwa/Pytorch-Keras-ToAndroid

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TorchScript | 目标检测部署实战

它是使用 PyTorch API 的 Python 的子集。 TorchScript 软件栈可以将 Python 代码转换成 C++ 代码。...在使用 trace 模式时，需要构造一个符合要求的输入，然后使用 TorchScript tracer 运行一遍，整个运行过程就会被记录下来。...在 trace 模式中运行时，每执行一个算子，就会往当前的 graph 加入一个 node。所有代码执行完毕，每一步的操作就会以一个计算图里的某个节点的形式被保存下来。...PyTorch 导出 ONNX 也是使用了这部分代码，所以理论上能够导出 ONNX 的模型也能够使用 trace 模式导出 torch 模型。..._make_grid(nx, ny).to(x[i].device) # 转ONNX时修改，避免scatterND结点 y = x[i].

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PyTorch入门笔记-交换维度

[iamvc3xbdd.png] 交换第 0 个维度和第 1 个维度 (转置) 为形状为 (4, 3) 的矩阵。...比如对于图片张量来说，在 PyTorch 中将通道维度放到最后面 [b, h, w, c]，而在 TensorFlow 中将通道维度放在前面 [b, c, h, w]，如果需要将 [b, h, w, c...] 转换为 [b, c, h, w] 则需要使用交换维度的操作。...下面是在使用 transpose 函数时的几个注意事项。...换句话说，如果修改了交换维度后的张量，原始张量也会发生对应的改变；由于 2D 张量仅有两个维度，交换维度的操作固定，类似对矩阵进行转置操作，因此 PyTorch 提供了一个更方便的方法 torch.t

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用 Java 做个“你画手机猜”的安卓小游戏

随着算力的不断增进，机器学习任务已经可以直接在边缘设备部署，包括各类运行安卓系统的智能手机。但是，由于安卓本身主要是用 Java ，部署基于 Python 的各类深度学习模型变成了一个难题。...在这个文章中，我们将尝试通过 PyTorch 预训练模型在在安卓平台构建一个涂鸦绘画的应用。由于总代码量会比较多，我们这次会挑重点把最关键的代码完成。你可以后续参考我们完整的项目进行构建。...3.2 第二步: 应对绘画动作在安卓设备上，你可以自定义安卓的触摸事件响应来应对用户的各种触控操作。...void touchUp() { path.lineTo(this.x, this.y); maxBound.add(new Path(path)); } 3.3 第三步：开始推理为了在安卓设备上进行推理任务...期待看到你创建的第一个 DoodleDraw 安卓游戏！最后，可以在GitHub找到本教程的完整案例代码。

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高通骁龙SNPE开发指南

环境安装这里的操作系统使用的是Ubuntu 18.04，下载支持Python 3.6的Anaconda:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive...下载的是5.1.0版本的安装好Anacoda后，添加一个python 3.6的虚拟环境， conda create -n py36 python=3.6.0 conda activate py36 在该环境下安装安装...pytorch 1.8.1 conda install pytorch==1.8.1 torchvision==0.9.1 torchaudio==0.8.1 cpuonly -c pytorch 安装...pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 安装onnx 1.6 pip install onnx==1.6.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 安装安卓...SDK 先安装JDK, 这里我们依然安装JDK8 安装安卓NDK，下载地址：https://dl.google.com/android/repository/android-ndk-r17c-linux-x86

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高通骁龙SNPE开发指南

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从零开始为你的手机安装Win11系统

1.本教学使用一加6（8G+128G）手机在Hydrogen OS 10.0.10基础上进行操作，如系统版本低于安卓10请务必先跳至本文的第三部分的(3)4。...（可选）使用本文提供的9008线刷包，按照上述步骤操作后，会将手机恢复到安卓8.1.0版本在手机设置中找到系统更新，在联网状态下即可将手机升级到氢OS安卓9.0.8版本，然后在安卓9.0.8的版本中又可以升级到氢...OS安卓10.0.10版本。...，双击打开将氢OS安卓9.0.8官方Rom包复制到内部共享存储空间的根目录 ②在手机中打开“设置-系统更新” 点击右上角的齿轮点击本地升级选中刚刚复制进手机的Rom包...，耐心等待安装完毕，重启即可将手机升级到氢OS安卓9.0.8版本 ③将手机从氢OS安卓9.0.8升级到氢OS安卓10.0.10版本与上述步骤大同小异，只需要将Rom包版本换为10.0.10即可，在此不再赘述

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《移动端NLP模型部署指南：突破性能与资源瓶颈》

在循环神经网络（RNN）中，对一些权重较小的连接进行剪枝，可在不显著降低模型性能的前提下，减少计算量和内存占用。量化则是将模型参数和计算从高精度数据类型转换为低精度数据类型。...比如将32位浮点数转换为8位整数，虽然会牺牲一定精度，但能大幅减少内存占用和计算量，加快模型运行速度。...PyTorch Mobile则基于PyTorch深度学习框架，对移动端的支持也日益完善，其动态图机制使得模型调试和开发更加灵活，对于习惯使用PyTorch进行模型开发的开发者来说，使用PyTorch Mobile...还有一些专门针对移动端优化的推理框架，如MNN、NCNN等，它们在模型压缩、计算效率等方面做了大量优化，在移动端的运行速度表现出色。...MNN在一些图像和语音处理任务中性能优越，若NLP模型涉及到多模态处理，包含语音等信息，MNN可能是更合适的选择；NCNN对ARM架构的移动端设备有很好的优化，在安卓设备上运行效率较高，若目标用户主要使用安卓手机

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模型部署从0到1

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