Androidでの推論実行方法 Python編 【PyTorch】

概要

既存のJava製AndroidネイティブアプリにPyTorchベースの推論処理を実装する必要があったので、備忘として調べた結果をまとめます。

1. PyTorch Java APIで推論処理を記述する
2. Python（Chaquopy）で記述した推論処理を呼び出す（本記事）

環境

ハードウェア: SHARP SH-T01
プロセッサ: Snapdragon 665 (2GHz & 1.8GHz - Octa)
メモリ: 4GB
OS: Android 12

推論実行方法

推論処理をJavaやC++で書き直すのは大変なので、Pythonで書いた処理をそのまま使いたいという場合、ライブラリ（Chaquopy）を使ってJavaからPythonスクリプトを呼び出すことができます。

※KivyなどAndroidアプリ全体をPythonで開発するためのライブラリはいくつかありますが、一部の処理のみをPythonで記述するライブラリは執筆時点（2022/09）でおそらくChaquopyだけかと思います。

雑ではありますが、本記事ではmatplotlibを呼び出す公式のデモを元に推論処理を呼び出します。

前準備

• AndroidManifest.xmlの更新
  学習済みのmodelのダウンロードにインターネットへのアクセスが必要になるため、下記を追加します。パーミッションが足りていないと、URLError: <urlopen error [Errno 7] No address associated with hostname>のエラーが発生します。

AndroidManifest.xml

    <uses-permission android:name="android.permission.INTERNET" />
    <uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_NETWORK_STATE" />

• 依存関係の追加

build.gradle(:app)

        python {
            pip {
                install "torch==1.8.1"
                install "torchvision==0.9.1"
            }
        }

推論処理

chaquopy-matplotlib/app/src/main/python配下に以下のスクリプトを追加します。適当なinputに対するforwardの結果を出力します。

inference.py

import torch
import torchvision

def forward():
    model = torchvision.models.mobilenet_v3_small(pretrained=True)
    model.eval()
    value = model.forward(torch.rand(1, 3, 224, 224))
    print(value)

推論呼び出し

MainActivity.ktを下記の通り書き換えます。アプリを起動し、plotボタンを押下すると推論の結果がLogcatに表示されます。

MainActivity.kt

class MainActivity : AppCompatActivity() {
    override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
        super.onCreate(savedInstanceState)
        setContentView(R.layout.activity_main)

        if (! Python.isStarted()) {
            Python.start(AndroidPlatform(this))
        }
        val py = Python.getInstance()

        // 以下書き換え
        val module = py.getModule("inference") // スクリプト名

        findViewById<Button>(R.id.button).setOnClickListener {
            try {
                module.callAttr("forward") // 関数名
            } catch (e: PyException) {
                Toast.makeText(this, e.message, Toast.LENGTH_LONG).show()
            }
        }
    }
}

備考

Chaquopyを使う場合、下記の事項に留意する必要があります。

• 対応しているPythonやライブラリのバージョンが最新ではない
  • 執筆時点（2022/09）でPython 3.8.13に対応
• 主要なライブラリはカバーされているものの、対応していないライブラリがある

In our most recent tests, Chaquopy could install over 90% of the top 1000 packages on PyPI.

Java製Androidネイティブアプリへの追加という制約を考えなければ、Androidアプリ自体をPythonで開発し、そのままPythonで推論を記述することが可能かもしれません。