构建 ExecuTorch iOS 演示应用程序¶

欢迎使用 ExecuTorch iOS 演示应用程序设置教程！

此应用程序使用 MobileNet v3 模型处理实时摄像头图像，利用三个不同的后端：XNNPACK、Core ML 和 Metal Performance Shaders (MPS)（仅限 Xcode 15+ 和 iOS 17+）。

先决条件¶

在开始之前，请确保已安装以下工具

1. Xcode 15 和命令行工具¶

从 Mac App Store 安装 Xcode 15，然后使用终端安装命令行工具

xcode-select --install

2. Python 3.10+¶

Python 3.10 或更高版本以及 pip 应预先安装在 MacOS 13.5+ 上。如果需要，下载 Python 并安装它。使用以下命令验证 Python 和 pip 版本

which python3 pip
python3 --version
pip --version

3. 入门教程¶

按照设置 ExecuTorch 教程配置基本环境

git clone -b release/0.2 https://github.com/pytorch/executorch.git
cd executorch
git submodule update --init

python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate

./install_requirements.sh --pybind coreml mps xnnpack

4. 后端依赖项¶

此外，按照 Core ML 和 MPS 教程中的相应部分安装这些后端的其他依赖项

./backends/apple/coreml/scripts/install_requirements.sh

./backends/apple/mps/install_requirements.sh

模型和标签¶

现在，让我们继续导出和打包 MobileNet v3 模型。

1. 导出模型¶

使用 Core ML、MPS 和 XNNPACK 后端导出 MobileNet v3 模型，并将导出的模型移动到特定位置，以便演示应用能拾取它们

python3 -m examples.portable.scripts.export --model_name="mv3"
python3 -m examples.apple.coreml.scripts.export --model_name="mv3"
python3 -m examples.apple.mps.scripts.mps_example --model_name="mv3"
python3 -m examples.xnnpack.aot_compiler --delegate --model_name="mv3"

mkdir -p examples/demo-apps/apple_ios/ExecuTorchDemo/ExecuTorchDemo/Resources/Models/MobileNet/
mv mv3*.pte examples/demo-apps/apple_ios/ExecuTorchDemo/ExecuTorchDemo/Resources/Models/MobileNet/

2. 下载标签¶

下载图像分类所需的 MobileNet 模型标签

curl https://raw.githubusercontent.com/pytorch/hub/master/imagenet_classes.txt \
  -o examples/demo-apps/apple_ios/ExecuTorchDemo/ExecuTorchDemo/Resources/Models/MobileNet/imagenet_classes.txt

最后步骤¶

我们快完成了！现在，我们只需要在 Xcode 中打开项目、运行测试，最后运行应用即可。

1. 在 Xcode 中打开项目¶

双击 examples/demo-apps/apple_ios/ExecuTorchDemo 下的项目文件或运行命令

open examples/demo-apps/apple_ios/ExecuTorchDemo/ExecuTorchDemo.xcodeproj

2. 运行测试¶

你可以在 Xcode 中直接在模拟器上使用 Cmd + U 运行测试，或使用命令行

xcrun simctl create executorch "iPhone 15"
xcodebuild clean test \
     -project examples/demo-apps/apple_ios/ExecuTorchDemo/ExecuTorchDemo.xcodeproj \
     -scheme App \
     -destination name=executorch
xcrun simctl delete executorch

3. 运行应用¶

最后，连接设备，在 Xcode 中设置代码签名，然后使用 Cmd + R 运行应用。尝试安装发布版本以获得更好的性能。

恭喜！你已成功设置 ExecuTorch iOS 演示应用。现在，你可以在 iOS 设备上探索并享受 ExecuTorch 的强大功能！