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。它降低了延迟，保护了隐私，模型可以随时随地在移动设备上运行。
在这篇博客文章中，我们简要介绍了当前可用的 10 个 PyTorch Mobile 驱动的演示应用，这些应用运行着各种最先进的 PyTorch 1.9 机器学习模型，涵盖图像、视频、音频和文本领域。
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的专业知识，我们希望下面的例子之一能引起你的共鸣，并成为你下一个项目的起点。
计算机视觉
图像分类
此应用程序演示了如何在 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
实时图像分类
此应用程序演示了如何在 iOS 和 Android 设备摄像头上实时运行量化 MobileNetV2 和 Resnet18 模型以对图像进行分类。
图像分割
此应用程序演示了如何使用 PyTorch DeepLabV3 模型对图像进行分割。适用于 PyTorch 1.9 的更新版应用程序还演示了如何使用 Mobile Interpreter 创建模型并使用 LiteModuleLoader API 加载模型。
用于手写数字识别的 Vision Transformer
此应用程序演示了如何使用 Facebook 最新优化的 Vision Transformer DeiT 模型进行图像分类和手写数字识别。
物体检测
此应用程序演示了如何转换流行的 YOLOv5 模型并将其用于 iOS 应用程序，该应用程序可检测照片、相机拍摄或实时相机中的物体。
D2Go
此应用程序演示了如何创建和使用更轻更快、由 Facebook 推出的 D2Go 模型，用于检测照片、相机拍摄或实时相机中的物体。
视频
视频分类
此应用程序演示了如何使用预训练的 PyTorchVideo 模型对测试视频、照片库中的视频甚至实时视频执行视频分类。
自然语言处理
文本分类
此应用程序演示了如何使用预训练的 Reddit 模型进行文本分类。
机器翻译
此应用程序演示了如何将使用 PyTorch NMT 教程中的代码训练的法译英序列到序列神经机器翻译模型进行转换。
问答
此应用程序演示了如何使用 DistilBERT Hugging Face 转换器模型来回答关于 PyTorch Mobile 本身的问题。
音频
语音识别
此应用程序演示了如何将 Facebook AI 的 torchaudio 支持的 wav2vec 2.0（语音识别领域的领先模型之一）转换为 TorchScript，然后再进行部署。
我们真诚希望这些演示应用程序中有一个能引起你的兴趣。如需完整列表，请务必访问 iOS 和 Android 演示应用程序仓库。你还应该观看视频 PyTorch Mobile 演示应用概述，该视频提供了 PyTorch 移动演示应用的概述以及对适用于 iOS 和 Android 的 PyTorch 视频应用的深入解析。