构建 ExecuTorch iOS 演示应用程序¶

欢迎来到设置 ExecuTorch iOS 演示应用程序的教程！

此应用程序使用 MobileNet v3 模型来利用三个不同的后端处理实时摄像机图像：XNNPACK、Core ML 和 Metal Performance Shaders （MPS）（仅限 Xcode 15+ 和 iOS 17+）。

先决条件¶

在开始之前，请确保您已安装以下工具：

1. Xcode 15 和命令行工具¶

从 Mac App Store 安装 Xcode 15，然后安装使用终端的命令行工具：

xcode-select --install

2. Python 3.10+¶

Python 3.10 或更高版本以及应预装在 MacOS 13.5+ 上。如果需要，请下载 Python 和安装它。使用以下命令验证 Python 和 pip 版本：pip

which python3 pip
python3 --version
pip --version

3. 入门教程¶

按照设置 ExecuTorch 教程配置基本环境：

git clone https://github.com/pytorch/executorch.git --depth 1 --recurse-submodules --shallow-submodules
cd executorch

python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate

pip install --upgrade cmake pip setuptools wheel

./install_requirements.sh --pybind coreml mps xnnpack

4. 后端依赖¶

此外，请按照 Core ML 和 MPS 教程中的相应部分为这些教程安装其他依赖项后端：

./backends/apple/coreml/scripts/install_requirements.sh

./backends/apple/mps/install_requirements.sh

模型和标签¶

现在，让我们继续导出和捆绑 MobileNet v3 模型。

1. 导出模型¶

导出带有 Core ML、MPS 和 XNNPACK 后端的 MobileNet v3 模型，然后移动将导出的模型移动到 Demo App 将选取它们的特定位置：

MODEL_NAME="mv3"

python3 -m examples.portable.scripts.export --model_name="$MODEL_NAME"
python3 -m examples.apple.coreml.scripts.export --model_name="$MODEL_NAME"
python3 -m examples.apple.mps.scripts.mps_example --model_name="$MODEL_NAME"
python3 -m examples.xnnpack.aot_compiler --model_name="$MODEL_NAME" --delegate

mkdir -p examples/demo-apps/apple_ios/ExecuTorchDemo/ExecuTorchDemo/Resources/Models/MobileNet/
mv "$MODEL_NAME*.pte" examples/demo-apps/apple_ios/ExecuTorchDemo/ExecuTorchDemo/Resources/Models/MobileNet/

2. 下载标签¶

下载图像分类所需的 MobileNet 模型标签：

curl https://raw.githubusercontent.com/pytorch/hub/master/imagenet_classes.txt \
  -o examples/demo-apps/apple_ios/ExecuTorchDemo/ExecuTorchDemo/Resources/Models/MobileNet/imagenet_classes.txt

最后的步骤¶

我们快完成了！现在，我们只需要在 Xcode 中打开项目，运行测试，最后运行应用程序。

1. 在 Xcode 中打开 Project¶

双击下的项目文件或运行以下命令：examples/demo-apps/apple_ios/ExecuTorchDemo

open examples/demo-apps/apple_ios/ExecuTorchDemo/ExecuTorchDemo.xcodeproj

2. 运行测试¶

您可以直接在 Xcode 中使用 Simulaltor 运行测试，也可以使用命令行：Cmd + U

xcrun simctl create executorch "iPhone 15"
xcodebuild clean test \
     -project examples/demo-apps/apple_ios/ExecuTorchDemo/ExecuTorchDemo.xcodeproj \
     -scheme App \
     -destination name=executorch
xcrun simctl delete executorch

3. 运行应用程序¶

最后，连接设备，在 Xcode 中设置代码签名，然后运行应用程序用。尝试安装 Release 版本以获得更好的性能。Cmd + R

祝贺！您已成功设置 ExecuTorch iOS 演示应用程序。现在您可以在 iOS 设备上探索和享受 ExecuTorch 的强大功能！

了解有关在 Apple 平台上集成和运行 ExecuTorch 的更多信息。