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0. 背景

1. 随便写一个pytroch模型并转为onnx模型

1.1 随便写一个pytorch图像分类模型

1.2 转为onnx模型，并检查输入（没有进行训练）

2. onnx2pdinference

3. pdinference2android

4. 打开paddle的安卓部署工程文件

5. 连接手机或模拟器

 6. 修改安卓工程文件，并运行

 7. 参考链接

0. 背景

百度官方给我们提供了很好的安卓端部署demo，但现阶段很多模型都是pytorch实现的，想要自己复现可能需要花些时间，因此我们可以从pytorch转到onnx再到paddle实现安卓端的部署。

简单起见，我们采用最简单的图像分类模型做演示。

1. 随便写一个pytroch模型转为onnx模型

1.1 随便写一个pytorch图像分类模型

import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import onnxruntime

class simple_model(nn.Module):
    def __init__(self, in_dim, n_class):
        super(simple_model, self).__init__()
        self.conv = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(in_dim, 16, 3, stride=1, padding=0),
            nn.ReLU(True),
            nn.MaxPool2d(2, 2),
            nn.Conv2d(16, 32, 3, stride=1, padding=0),
            nn.ReLU(True),
            nn.MaxPool2d(2, 2),
            nn.Conv2d(32, 64, 3, stride=1, padding=0),
            nn.MaxPool2d(2, 2)
        )

        self.fc = nn.Sequential(
            nn.Linear(43264, n_class),
            # nn.Dropout()
        )

    def forward(self, x):
        out = self.conv(x)
        out = out.view(out.size(0), -1)
        out = self.fc(out)
        return out

1.2 转为onnx模型，并检查输入（没有进行训练）

这一步生成onnx模型，并对比其预测结果与pytoch模型的预测结果

if __name__ == '__main__':
    x = torch.randn(1, 3, 224, 224, requires_grad=True)
    model = simple_model(3, 2)
    out = model(x)
    # Export the model
    torch.onnx.export(model,

本文标签： 最简单 深度 模型 教程 pytorch2onnx2pdinfer2android

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