PyTorch 移动演示应用程序概述
PyTorch 移动演示应用程序概述

PyTorch 移动演示应用程序概述

PyTorch Mobile 提供了一个运行时环境，用于在移动设备上执行最先进的机器学习模型。它能降低延迟、保护隐私，并使模型能够在任何时间、任何地点在移动设备上运行。

在这篇博文中，我们将快速概述 10 款现有的 PyTorch Mobile 演示应用，它们运行着各种横跨图像、视频、音频和文本领域的、最先进的 PyTorch 1.9 机器学习模型。

将最先进的机器学习模型部署到手机上从未如此简单。你不需要任何机器学习领域知识，我们希望下文中展示的示例能引起你的共鸣，并成为你下一个项目的起点。

计算机视觉

图像分类

此应用展示了如何在 iOS 和 Android 上使用 PyTorch C++ 库，通过 MobileNetv2/3 模型对静态图像进行分类。

 iOS #1 iOS #2 Android #1 Android #2

 iOS Android

实时图像分类

此应用演示了如何运行量化后的 MobileNetV2 和 Resnet18 模型，通过 iOS 和 Android 设备的摄像头实时分类图像。

 iOS Android

图像分割

此应用演示了如何使用 PyTorch DeepLabV3 模型进行图像分割。针对 PyTorch 1.9 更新的应用还展示了如何使用 Mobile Interpreter 创建模型，并使用 LiteModuleLoader API 加载模型。

 iOS Android

 iOS Android

用于手写数字识别的 Vision Transformer

此应用演示了如何使用 Facebook 最新的优化版 Vision Transformer (DeiT) 模型进行图像分类和手写数字识别。

 iOS Android

 Android

目标检测

此应用演示了如何转换流行的 YOLOv5 模型，并将其用于 iOS 应用中，以检测手机相册图片、拍摄的照片或实时摄像头画面中的物体。

 iOS Android

 iOS Android

D2Go

此应用演示了如何创建并使用更轻量、更快速的 Facebook D2Go 模型，来检测手机相册图片、拍摄的照片或实时摄像头画面中的物体。

 iOS Android

 iOS Android

视频

视频分类

此应用演示了如何使用预训练的 PyTorchVideo 模型，对测试视频、相册中的视频，甚至是实时视频进行分类。

 iOS Android

 iOS Android 深入解析

自然语言处理

文本分类

此应用演示了如何使用预训练的 Reddit 模型进行文本分类。

 iOS Android

机器翻译

此应用演示了如何转换一个使用 PyTorch NMT 教程代码训练的序列到序列 (Seq2Seq) 神经机器翻译模型，以实现法语到英语的翻译。

 iOS Android

 iOS Android

问答系统

此应用演示了如何使用 DistilBERT Hugging Face Transformer 模型来回答有关 PyTorch Mobile 本身的问题。

 iOS Android

 iOS Android

音频

语音识别

此应用演示了如何将 Facebook AI 的 torchaudio 支持的 wav2vec 2.0（目前领先的语音识别模型之一）在部署前转换为 TorchScript。

 iOS Android

我们真心希望其中一款演示应用能让你感兴趣。如需获取完整列表，请务必访问 iOS 和 Android 演示应用仓库。此外，也请务必观看视频 PyTorch Mobile 演示应用概述，该视频不仅概述了 PyTorch 移动端演示应用，还深入探讨了适用于 iOS 和 Android 的 PyTorch Video 应用。

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