系统需求

Linux系统，并已安装git、gcc、g++、cmake⼯具

下载源码

从github克隆Pytorch仓库

git clone --recursive https://github.com/pytorch/pytorch

如果已经克隆过，则使⽤以下命令更新

git submodule sync
git submodule update --init --recursive

如⽆法更新⼦模块，则需要⼿动克隆⼦模块仓库

（1）进⼊pytroch源码⽬录下的 third_party ⽬录，查看未克隆成功的⼦模块，如gloo
（2）删除该⼦模块⽬录
（3）在https://github.com/pytorch/pytorch/tree/master/third_party处找到响应的⼦模块，并点击进⼊相应的仓库，并使⽤git克隆到third_party⽬录下，如

git clone https://github.com/facebookincubator/gloo.git

（4）重复以上操作直到third_party⽬录下所有⼦模块克隆成功

编译环境

Android NDK

通过Android studio安装相应的sdk：⼯具->SDK Manager->SDK Platforms

设置环境变量 ANDROID_HOME 为SDK安装⽬录（如上图中的Android SDK Location ）
通过Android studio安装相应的ndk：⼯具->SDK Manager->SDK Tools

设置环境变量 ANDROID_NDK 为NDK安装⽬录（⼀般在SDK安装⽬录下的ndk⽬录下）

Gradle

（1）从https://gradle.org/releases/下载相应版本（如v6.8.3）的gradle压缩包并解压
（2）设置环境变量 GRADLE_HOME 为解压后的gradle⽬录
（3）在环境变量 PATH 中添加gradle⽬录下的bin ⽬录

JDK8

（1）从https://www.oracle.com/java/technologies/javase/javase-jdk8-downloads.html下载对应系统的JDK并安装
（2）设置环境变量 JAVA_HOME 为Java安装⽬录
（3）在环境变量 PATH 中添加java安装⽬录下的bin ⽬录

编译Pytorch for Android

获取模型运算符⽂件

（1）运⾏Reversi 项⽬中Predictor 类的save_script ⽅法，⽣成模型对应的运算符⽂件predictor.yaml
（2）将模型⽂件 predictor.yaml 复制到pytorch⽬录下

编译

（1）在pytorch⽬录下运⾏以下命令⽣成aar⽂件

SELECTED_OP_LIST=predictor.yaml scripts/build_pytorch_android.sh x86

（2）命令参数x86 代表构建的Android ABI，可选的ABI有：x86、x86_64、armeabi-v7a、arm64- v8a
（3）若编译成功，将在pytorch/android/pytorch_android/build/outputs/arr下找到pytorch_android- release.arr ⽂件

使⽤编译后的aar⽂件

（1）在Android项⽬的app⽂件夹下新建libs ⽬录，并复制pytorch_android-release.aar 到此⽂件夹下
（2）在项⽬的build.gradle配置⽂件夹中添加以下内容：

repositories { flatDir { dirs 'libs' }jcenter()
}

在build.gradle配置⽂件中的dependencies下添加aar⽂件，并注释掉之前使⽤的pytorch，如：

dependencies { implementation 'androidx.appcompat:appcompat:1.1.0' api(name: 'pytorch_android-release', ext: 'aar') // implementation 'org.pytorch:pytorch_android:1.8.0' implementation 'junit:junit:4.12' implementation 'com.alibaba:fastjson:1.1.70.android'
}

参考链接

https://pytorch.org/mobile/android/
https://zhuanlan.zhihu.com/p/299736532

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