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플러터에서 PyTorch 모델을 사용하는 방법을 설명드리겠습니다.
PyTorch는 딥러닝 모델을 훈련시키고 사용하는 데 널리 사용되는 프레임워크입니다.
모바일 애플리케이션에서 PyTorch 모델을 사용하려면 PyTorch Mobile을 사용할 수 있습니다.
1. PyTorch 모델 변환
먼저, PyTorch 모델을 ONNX(Open Neural Network Exchange) 형식이나 TorchScript 형식으로 변환해야 합니다.
여기서는 TorchScript 형식으로 변환하는 방법을 설명합니다.
예시: PyTorch 모델 저장
import torch
import torchvision.models as models
# 예제 모델: ResNet18
model = models.resnet18(pretrained=True)
model.eval()
# TorchScript로 변환
scripted_model = torch.jit.script(model)
# 모델 저장
scripted_model.save("resnet18_scripted.pt")
2. 플러터 프로젝트 설정
플러터 프로젝트에서 PyTorch 모델을 사용하려면 pytorch_mobile 패키지를 사용해야 합니다.
이 패키지는 현재 공식 패키지로 제공되지 않으므로, 별도의 방법으로 추가해야 할 수 있습니다.
pubspec.yaml에 의존성 추가
dependencies:
flutter:
sdk: flutter
torch_ffi:
git:
url: https://github.com/louisbuchbinder/torch_ffi.git
ref: main
3. 모델 파일 추가
변환한 PyTorch 모델 파일(.pt)을 플러터 프로젝트의 assets 폴더에 추가합니다.
그런 다음, pubspec.yaml 파일에 해당 파일을 등록합니다.
flutter:
assets:
- assets/resnet18_scripted.pt
4. Dart 코드에서 모델 로딩 및 실행
플러터 프로젝트에서 PyTorch 모델을 로딩하고 실행하는 방법을 살펴보겠습니다.
모델 로딩 및 실행 코드
import 'dart:io';
import 'package:flutter/services.dart';
import 'package:torch_ffi/torch_ffi.dart';
class PyTorchModel {
late TorchModule module;
Future<void> loadModel() async {
final modelPath = 'assets/resnet18_scripted.pt';
final modelData = await rootBundle.load(modelPath);
final tempDir = await getTemporaryDirectory();
final tempModelPath = '${tempDir.path}/resnet18_scripted.pt';
final file = File(tempModelPath);
await file.writeAsBytes(modelData.buffer.asUint8List(), flush: true);
module = TorchModule.load(tempModelPath);
}
List<double> predict(List<double> inputData) {
final inputTensor = TorchTensor.fromList(inputData, [1, 3, 224, 224]);
final outputTensor = module.forward([inputTensor])[0];
return outputTensor.toList();
}
}
예제 사용 코드
void main() async {
WidgetsFlutterBinding.ensureInitialized();
final model = PyTorchModel();
await model.loadModel();
// 예제 입력 데이터
final inputData = List<double>.filled(1 * 3 * 224 * 224, 0.0);
final output = model.predict(inputData);
print('Model output: $output');
}
5. 결론
플러터에서 PyTorch 모델을 사용하는 방법을 살펴보았습니다.
PyTorch Mobile을 사용하면 플러터 애플리케이션에서 PyTorch 모델을 로딩하고 실행할 수 있습니다.
이를 통해 고성능의 딥러닝 기능을 모바일 애플리케이션에 통합할 수 있습니다.
추가적인 정보나 도움이 필요하면 언제든지 질문해주세요!
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