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。

https://blog.csdn.net/xiaodidididi521/article/details/123985612
https://blog.csdn.net/m0_67391683/article/details/125401357

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，工程目录结构如下：
![pycharm目录结构](https://img-blog.csdnimg.cn/d67266301c3f43bfa20d3585dc5fe836.png#pic_center
其中，vgg16bn_CIFAR10.pth和另一个pth文件是需要部署到手机上的模型，models.py是自己定义的网络结构。在此默认读者熟悉pytorch，对models.py不做赘述。

执行以下代码实现转换：

import torch.utils.data.distributed

'定义转化后的模型名称'
model_ori_pt ='model_ori.pt'
model_pruned_pt ='model_pruned.pt'

'加载pytorch模型'
model_ori = torch.load('vgg16bn_CIFAR10.pth')
model_pruned = torch.load('vgg16bn_CIFAR10_pruned.pth')

'模型在cpu上运行'
device = torch.device('cpu')
model_ori.to(device)
model_pruned.to(device)
model_ori.eval()
model_pruned.eval()

'定义输入图片的大小'
input_tensor = torch.rand(1, 3, 32, 32)

'转化模型并存储'
mobile_ori = torch.jit.trace(model_ori, input_tensor)
model_pruned = torch.jit.trace(model_pruned, input_tensor)
mobile_ori.save(model_ori_pt)
model_pruned.save(model_pruned_pt)

请注意，让模型在cpu上，或cuda上执行eval()均可，但要保证模型与input_tensor在同一设备上，否则将运行出错。运行后，会得到model_ori.pt与model_pruned.pt两个文件，即可以用于android上的文件。此时目录结构如下：

二、新建Android Studio工程

首先，需要在本地安装Android Studio，安装流程建议参照：

https://m.runoob.com/android/android-studio-install.html?ivk_sa=1024320u
然后打开Android Studio新建Empy Activity

点击Next。

点击Finsh。SDK建议选择7.0以往的安卓版本。**首次新建工程底部会长时间出现加载进度条，请耐心等待加载完成。**接下来，我们需要有一部手机调试工程，本文使用Android Studio自带的模拟器。首先点击顶部工具栏的Device Manager。

点击create device

接下来选择机型、安卓版本、内存等，如不想麻烦可一直点击next。

finsh后，Android Studio需要下载安卓版本包，需要耐心等待。下载完成后即可启动虚拟机。

再shift+F10即可在模拟机里运行程序。

三、转化后的模型部署安卓

首先，新建assets文件夹，请不要直接新建，需右键app->Folder->Assets Folder。

之后将转化好的两个模型及侧视图放入assets文件夹。本文使用的是CIFAR10数据集，可在以下网址下载：

http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html
然后在gradle Scripts 文件夹中的build.gradle(Module :app)文件中的depencies里添加：

implementation 'org.pytorch:pytorch_android:1.12.1'
implementation 'org.pytorch:pytorch_android_torchvision:1.12.1'

请注意**1.12.1是本文使用的pytorch版本，读者应该为对应的版本号。**然后点击工具栏下的sync now，再耐心等待运行按钮变绿。

双击res->layout->activity_main.xml并切换到code。

删除所有代码，复制以下代码段：

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<FrameLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
    xmlns:tools="http://schemas.android.com/tools"
    android:layout_width="match_parent"
    android:layout_height="match_parent"
    tools:context=".MainActivity">

    <ImageView
        android:id="@+id/image"
        android:layout_width="match_parent"
        android:layout_height="match_parent"
        android:scaleType="fitCenter" />

    <TextView
        android:id="@+id/text"
        android:layout_width="match_parent"
        android:layout_height="wrap_content"
        android:layout_gravity="top"
        android:textSize="24sp"
        android:textColor="@android:color/holo_red_light" />

</FrameLayout>

然后右键java里的com.example.工程名 文件夹，New->Java Class。本文新建的类名是CIfarClassed，类内代码：

package com.example.工程名;

public class CifarClassed {
    public static String[] IMAGENET_CLASSES = new String[]{
            "ddd",
            "automobile",
            "bird",
            "cat",
            "deer",
            "dog",
            "frog",
            "horse",
            "ship",
            "truck",
    };
}

最后打开java->com.example.工程名->MainActivity，删除原代码，用以下代码替代：

package com.example.dnna;

import android.content.Context;
import android.graphics.Bitmap;
import android.graphics.BitmapFactory;
import android.os.Bundle;
import android.util.Log;
import android.widget.ImageView;
import android.widget.TextView;

import org.pytorch.IValue;

import org.pytorch.Module;
import org.pytorch.Tensor;
import org.pytorch.torchvision.TensorImageUtils;
import org.pytorch.MemoryFormat;
import java.io.File;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.io.OutputStream;

import androidx.appcompat.app.AppCompatActivity;

import com.example.dnna.CifarClassed;

public class MainActivity extends AppCompatActivity {

    @Override
    protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        setContentView(R.layout.activity_main);

        Bitmap bitmap = null;
        Module module_ori = null;
        Module module_pruned = null;
        try {
            // creating bitmap from packaged into app android asset 'image.jpg',
            // app/src/main/assets/image.jpg
            bitmap = BitmapFactory.decodeStream(getAssets().open("x.png"));
            // loading serialized torchscript module from packaged into app android asset model.pt,
            // app/src/model/assets/model.pt
            module_ori = Module.load(assetFilePath(this, "model_ori.pt"));
            module_pruned = Module.load(assetFilePath(this, "model——pruned.pt"));
        } catch (IOException e) {
            Log.e("PytorchHelloWorld", "Error reading assets", e);
            finish();
        }

        // showing image on UI
        ImageView imageView = findViewById(R.id.image);
        imageView.setImageBitmap(bitmap);

        // preparing input tensor
        final Tensor inputTensor = TensorImageUtils.bitmapToFloat32Tensor(bitmap,
                TensorImageUtils.TORCHVISION_NORM_MEAN_RGB, TensorImageUtils.TORCHVISION_NORM_STD_RGB, MemoryFormat.CHANNELS_LAST);

        // running the model
        long startTime_ori = System.currentTimeMillis();
        final Tensor outputTensor_ori = module_ori.forward(IValue.from(inputTensor)).toTensor();
        long endTime_ori = System.currentTimeMillis();
        long InferenceTimeOri=endTime_ori - startTime_ori;

        long startTime_pruned = System.currentTimeMillis();
        final Tensor outputTensor_pruned = module_pruned.forward(IValue.from(inputTensor)).toTensor();
        long endTime_pruned = System.currentTimeMillis();
        long InferenceTimePruned=endTime_pruned - startTime_pruned;

        // getting tensor content as java array of floats
        final float[] scores = outputTensor_ori.getDataAsFloatArray();

        // searching for the index with maximum score
        float maxScore = -Float.MAX_VALUE;
        int maxScoreIdx = -1;
        for (int i = 0; i < scores.length; i++) {
            if (scores[i] > maxScore) {
                maxScore = scores[i];
                maxScoreIdx = i;
            }
        }
        System.out.println(maxScoreIdx);
        String className = CifarClassed.IMAGENET_CLASSES[maxScoreIdx];

        // showing className on UI
        TextView textView = findViewById(R.id.text);
        String tex="推理结果："+className+"\n原始模型推理时间："+InferenceTimeOri+"ms"+"\n剪枝模型推理时间："+InferenceTimePruned+"ms";
        textView.setText(tex);
    }

    /**
     * Copies specified asset to the file in /files app directory and returns this file absolute path.
     *
     * @return absolute file path
     */
    public static String assetFilePath(Context context, String assetName) throws IOException {
        File file = new File(context.getFilesDir(), assetName);
        if (file.exists() && file.length() > 0) {
            return file.getAbsolutePath();
        }

        try (InputStream is = context.getAssets().open(assetName)) {
            try (OutputStream os = new FileOutputStream(file)) {
                byte[] buffer = new byte[4 * 1024];
                int read;
                while ((read = is.read(buffer)) != -1) {
                    os.write(buffer, 0, read);
                }
                os.flush();
            }
            return file.getAbsolutePath();
        }
    }
}

运行效果如下图：

四、结语

本文的主要流程是：

• 使用pytorch转化模型
• 新建Android Studio工程与虚拟机
• 修改Android Studio工程代码

本人目前希望提升自己的博客撰写水平，如读者在实现过程中遇到困难，或在阅读本文时感到困惑，欢迎留言或添加我的QQ:1106295085。我将在周日下午回复，并积极修改本文。