ExecuTorch运行时：将PyTorch模型编译为嵌入式设备可执行的高效二进制 大家好！今天我们来深入探讨 ExecuTorch 运行时，一个旨在将 PyTorch 模型编译为嵌入式设备上高效执行二进制文件的强大工具。我们将从 ExecuTorch 的基本概念入手，逐步深入到编译流程、关键技术以及实际应用，并提供丰富的代码示例。 ExecuTorch 的诞生背景与核心理念 随着人工智能的快速发展，越来越多的应用场景需要将深度学习模型部署到资源受限的嵌入式设备上，例如智能手机、物联网设备、微控制器等。然而，直接在这些设备上运行标准的 PyTorch 模型通常面临以下挑战： 资源限制： 嵌入式设备通常具有有限的计算能力、内存和存储空间。 功耗限制： 电池供电的设备需要最大限度地降低功耗。 依赖问题： 完整的 PyTorch 依赖库非常庞大，难以嵌入到小型设备中。 ExecuTorch 的目标就是解决这些问题，它通过一套完整的编译优化流程，将 PyTorch 模型转换为高度优化的、平台相关的二进制文件，从而实现高效的嵌入式部署。ExecuTorch 的核心理念可以概括为： 模型转换与优化 …