PyTorch Live：5分钟制作人工智能app
新智元报道
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编辑：小咸鱼 桃子
【新智元导读】近日，一年一度的PyTorch开发者大会召开。会上，Meta发布了PyTorch Live，这是一套可以为安卓和iOS用户提供人工智能体验的工具。
近日，一年一度的PyTorch开发者大会召开。
在会上，Meta（原名 Facebook）发布了PyTorch Live，这是一套可以为移动端用户提供人工智能体验的工具。
PyTorch Live支持一种编程语言JavaScript，可以为Android和iOS两个移动端操作系统开发应用程序，还能为更广泛的PyTorch社区提供定制机器学习模型的服务。
目前，PyTorch Live已经开源，版本号v0.1.1。
https://github.com/pytorch/live
PyTorch Live开源项目中包括PyTorch Live命令行界面（即torchlive-cli），一个依赖PyTorch Mobile库在移动设备上进行推理的React Native包，以及一个React Native模板，还有一些可以在移动设备上部署的示例。
PyTorch官网声称，PyTorch Live是一个十分易于使用的工具库，使用PyTorch Live可以帮助开发者在几分钟内成功构建一个手机端机器学习演示APP。
PyTorch这些年
2017年1月，Meta 发布了一个基于Torch的开源机器学习库PyTorch。
自2015年以来，TensorFlow一直占据上风，但是PyTorch在发布后也逐渐升温，在开发人员社区中快速普及。
近几年，PyTorch 成为机器学习领域增长最迅猛的开源项目之一。Meta 透露，2019年的时候，该平台的贡献者数量就同比增长超过50% ，增长近1200人。
而基于 PyTorch 中的PyTorch Mobile，PyTorch Live就可以允许开发者在 PyTorch 生态系统中完成从训练模型到部署模型的全过程，而且它还提供了可用于创建可视化用户界面的 React Native 库。
PyTorch Mobile在2019年10月发布，在此之前，Meta发布了Caffe2go，这是一个基于Caffe2机器学习框架，并针对移动端CPU和GPU进行特别优化的全新框架。
值得一提的是，不管开发人员想在移动设备或是其他边缘设备上运行PyTorch Mobile，都是可以的。甚至PyTorch Mobile也可以运行在服务器上。
Meta AI 软件工程师 Roman Radle表示，「如果你想展示一个运行在 Android 和 iOS 移动端上的模型，就需要花费数天时间来配置项目和构建用户界面。有了 PyTorch Live，开发成本降低了一半，而且你也不需要有太多Android开发和iOS开发的经验 」。
PyTorch Live内置工具
目前，PyTorch Live的beta测试版只支持苹果macOS操作系统。不过，对Windows和Linux系统的支持很快也会有。
PyTorch Live有几个依赖包需要先安装。
一个是Node.js。如果还没有装Node.js的话，可以从Node.js官方网站下载或者通过Homebrew安装（即brew install node）。
另外一个是Xcode。如果想在iOS模拟器或iOS设备上运行PyTorch Live应用，就需要从苹果应用商店安装Xcode。PyTorch Live目前支持Xcode 12.5或更高版本。
在开发过程中，配置环境可能是个既繁琐又困难的事。
PyTorch Live提供了一个安装例程，可以自动安装所需的依赖项。它将自动尝试安装以下库和工具：
Homebrew OpenJDK Yarn Watchman Android Command Line Tools Android SDK Android SDK Manager Android Virtual Device Manager Android Emulator CocoaPods
1.图像分类
2.目标检测
3.手写数字识别
参考资料：
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附下载 |《TensorFlow 2.0 深度学习算法实战》