플러터에서 PyTorch패키지 사용법

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.

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