在Android设备上安装PyTorch即使在没有GPU的设备上也可以使用深度学习模型，在实践中提供了许多好处。 对于PyTorch开发人员，他们可能需要在Android设备上运行和测试模型，或者在Android应用程序中使用深度学习模型。 在本文中，我们将讨论安装PyTorch的步骤，以及在Android设备上使用PyTorch的示例。

安装PyTorch

在Android设备上安装PyTorch有几种方法，但本文将介绍最简单的方法–使用PyTorchMobile库。在此之前，请确保您的Android设备已经获取root权限，并且已经安装了Termux终端模拟器。

安装Python

要在Android设备上安装PyTorch，我们需要首先安装Python。通过Termux终端，我们可以使用以下命令安装Python：

pkg install wget curl python -y

安装PyTorchMobile

安装Python之后，我们需要安装PyTorchMobile库。使用以下命令安装：

pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html

这将下载并安装PyTorchMobile库，让我们能够在我们的Android设备上运行深度学习模型。

示例代码

下面是一个示例代码，在Android设备上使用PyTorchMobile库加载并运行MNIST分类器模型：

import torch
import requests
from PIL import Image

model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
model.eval()

url = 'https://encrypted-tbn0.gstatic.com/images?q=tbn:ANd9GcSxQ6p9AIla_-73fV7VqvvUCPEA_Ku5QE3pVw&usqp=CAU'
image = Image.open(BytesIO(requests.get(url).content))

transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(
         mean=[0.485, 0.456, 0.406],
         std=[0.229, 0.224, 0.225]
    )
])

img_t = transform(image)
batch_t = torch.unsqueeze(img_t, 0)

out = model(batch_t)

with open('imagenet_classes.txt') as f:
    classes = [line.strip() for line in f.readlines()]

_, index = torch.max(out,