PyTorch模型安卓部署流程(NCNN)全流程实战（1）_pytorch android

在把模型部署到安卓项目之前我运行了很多pytorch的模型
（对python不熟悉）踩了很多坑。可以说是做了很多无用功。
写这个可以说是从头开始了。

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首先，先运行官方的模型再去找自己的模型
前提安装好好Android studio以及配好环境

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1.下载的项目：

https://github.com/nihui/ncnn-android-squeezenet

里面都是英文，不懂的可以右键页面转中文下载

下载好的样子

2.解压并且在Android studio中打开

我这是运行好的界面，当然你打开肯定不是这样的

3.搭建ncnn环境之文件位置

从 https://github.com/Tencent/ncnn/releases 下载NCNN压缩包
注意了，我在这里卡了很久，下错你就 卡两天

一定要下载这个，这个才是与项目匹配的环境
否则你就会出现如下等各种各样的问题。
error: no member named ‘create_gpu_instance’ in namespace ‘ncnn’

然后提取压缩包内容到app/src/main/jni, 然后修改app/src/main/jni/CMakeLists.txt中的ncnn_DIR路径。

这里千万别弄错了哦 比如我的地址

文件夹里的样子

ncnn里面

4.搭建ncnn环境之Android studio中CMakeLists.txt配置

CMakeLists.txt中的代码

project(squeezencnn)

cmake_minimum_required(VERSION 3.10)


set(ncnn_DIR ${CMAKE_SOURCE_DIR}/ncnn-20240410-android-vulkan/${ANDROID_ABI}/lib/cmake/ncnn)

find_package(ncnn REQUIRED)

add_library(squeezencnn SHARED squeezencnn_jni.cpp)
target_link_libraries(squeezencnn ncnn)
include_directories(${ncnn_INCLUDE_DIRS})
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上面放的一样这里就可以直接复制粘贴的，逐行解析一下
看看就好啦

project(squeezencnn)

cmake_minimum_required(VERSION 3.10)
//CMake 最小版本声明,这一行指定了需要的最低 CMake 版本。在这种情况下，要求使用版本为 3.10 或更高版本的 CMake。

set(ncnn_DIR ${CMAKE_SOURCE_DIR}/ncnn-20240410-android-vulkan/${ANDROID_ABI}/lib/cmake/ncnn)
//这里设置了变量 ncnn_DIR，指定了 ncnn 库的 CMake 配置文件路径。${CMAKE_SOURCE_DIR} 是 CMake 内置变量，表示当前项目根目录的路径。${ANDROID_ABI} 是 Android NDK 提供的变量，表示当前 Android 平台的 ABI（Application Binary Interface）类型，比如 armeabi-v7a、arm64-v8a 等。

find_package(ncnn REQUIRED)
//这一行使用 find_package 命令来查找 ncnn 库。REQUIRED 参数表示 ncnn 库是必需的，如果找不到将导致 CMake 构建失败。


add_library(squeezencnn SHARED squeezencnn_jni.cpp)
//这行代码定义了一个名为 squeezencnn 的共享库（Shared Library），并且将 squeezencnn_jni.cpp 文件作为源文件进行编译。

target_link_libraries(squeezencnn ncnn)
//这行代码指定了 squeezencnn 库需要链接 ncnn 库。这样，在编译 squeezencnn 库时，会自动链接并使用 ncnn 提供的功能。

include_directories(${ncnn_INCLUDE_DIRS})
//这行代码将 ncnn 头文件目录添加到项目中。${ncnn_INCLUDE_DIRS} 是 ncnn 库在 CMake 中预定义的变量，它包含了 ncnn 库的头文件路径。这样，你的项目可以访问 ncnn 提供的头文件，以便使用 ncnn 的功能和类。
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5.运行成功

自带虚拟机运行

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6.模拟器或安装到手机上

可以build成APK或者外接安卓手机
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我选了个老虎，这时候他就识别成功啦！

后续我会尝试部署自己的模型进去
以及本官方代码的逐行解析做笔记
小编能力有限，欢迎探讨！