欢迎来到 ExecuTorch 文档

重要的

这是一个测试版发布；ExecuTorch API 和 .pte 二进制格式 在未来的测试版发布之前可能会以不兼容的方式发生变化。 在部署模型时，我们目前建议使用与生成 .pte 文件时相同的 git 提交版本构建的运行时。 一旦格式稳定下来，就不再需要这样做。

我们欢迎社区提供的任何反馈、建议和错误报告，以帮助我们改进该技术。请使用 PyTorch 论坛 讨论和反馈关于 ExecuTorch 的内容，并在 ExecuTorch 类别下进行交流，同时通过我们的 GitHub 仓库 提交错误报告。

ExecuTorch 是一个 PyTorch 平台，提供基础设施，可在从 AR/VR 可穿戴设备到标准的 iOS 和 Android 移动设备本地部署等各种环境中运行 PyTorch 程序。ExecuTorch 的主要目标之一是增强 PyTorch 程序的定制化和部署能力。

ExecuTorch 大量依赖于 PyTorch 的相关技术，例如 torch.compile 和 torch.export。如果您不熟悉这些 API，建议您在深入 ExecuTorch 文档之前先阅读 PyTorch 的文档。

ExecuTorch 的源代码托管在 GitHub 上，地址为 https://github.com/pytorch/executorch。

开始使用

本节中的主题将帮助你开始使用 ExecuTorch。

什么是ExecuTorch？

ExecuTorch 入门指南。在本节中， 你将了解 ExecuTorch 的主要功能 以及如何在你的项目中使用它们。

使用 ExecuTorch 入门

如何开始使用 ExecuTorch 的逐步教程。

ExecuTorch 中间表示 API

了解 EXIR，一种基于图的 PyTorch 程序中间表示（IR）。

教程和示例

准备好开始实验了吗？查看一些 ExecuTorch 教程。

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导出到 ExecuTorch 教程

主题: 导出、委托、量化

一个关于如何导出模型并将其降低以在 ExecuTorch 运行时上运行的教程。

在 ExecuTorch 模型 C++ 教程

主题:

一个用于设置内存池、加载模型、设置输入、执行模型并在设备上检索输出的教程。

简化运行时API教程

主题:

在设备上执行模型的简化教程。

使用 ExecuTorch SDK 对模型进行性能分析

主题: SDK

一个使用 ExecuTorch SDK 对模型进行性能分析并关联源代码的教程。

构建 ExecuTorch iOS 示例应用程序

主题: 委托,iOS

一个演示教程，解释如何将 ExecuTorch 构建为 iOS 框架并运行 iOS 应用程序。

构建 ExecuTorch Android 示例应用程序

主题: 委托,Android

一个演示教程，解释如何将 ExecuTorch 构建为 JNI 库并构建 Android 应用程序。

将模型作为委托进行降级

主题: 导出, 委托

一个完整的示例，展示如何将模型作为委托进行降级

使用XNNPACK后端构建和运行ExecuTorch

主题: 导出, 后端, 委托, 量化, XNNPACK

一个使用XNNPACK后端降低和导出模型的演示教程

使用Vulkan后端构建和运行ExecuTorch

主题: 导出, 后端, 委托, Vulkan

本教程将引导您完成使用Vulkan后端构建ExecuTorch的过程。

使用 ARM Ethos-U 后端构建和运行 ExecuTorch

主题: 导出, 后端, 委托, ARM, Ethos-U

本教程将引导您完成使用 ARM Ethos-U 后端构建 ExecuTorch 的过程。

使用 CoreML 后端构建和运行 ExecuTorch

主题: 导出, 后端, 委托, CoreML

本教程将引导您完成使用 CoreML 后端构建 ExecuTorch 的过程。

使用 MPS 后端构建和运行 ExecuTorch

主题: 导出, 后端, 委托, MPS, MPSGraph

本教程将引导您完成使用 MPSGraph 后端构建 ExecuTorch 的过程。

使用高通AI引擎直接后端构建和运行ExecuTorch

主题: 导出, 后端, 委托, QNN

本教程将引导您完成使用高通AI引擎直接后端构建ExecuTorch的过程。

在 Xtensa HiFi4 DSP 上构建和运行 ExecuTorch

主题: 导出, 自定义操作符, DSP, Xtensa

本教程将指导您使用自定义操作符为 Xtensa Hifi4 DSP 构建 ExecuTorch 的过程。