Arm NN 是由 ARM 公司开发的一种可轻松将神经网络模型部署到 ARM Cortex-A CPU 和 Mali GPU 的高性能推理引擎。而 PyTorch 则是一个基于 Python 的深度学习框架，由 Facebook 开发并维护，支持 GPU 和 CPU 计算，广泛应用于研究和应用领域。

在实际应用中，往往需要将 PyTorch 训练好的模型部署到 ARM 架构的设备上进行推理，这时 ARM NN 就可以起到重要的作用。那么，Arm NN 支持 PyTorch 吗？

答案是肯定的。从 Arm NN 19.05 版本开始，已支持 PyTorch 的 ONNX 格式模型转换和推理。具体来说，我们可以将 PyTorch 模型通过 ONNX 格式转化为 ARM NN 支持的 FlatBuffer 格式，然后在 ARM 架构的设备上进行推理，即可实现模型的高效部署。

以下是基于 PyTorch 创建一个简单的神经网络模型，并将其通过 ONNX 转换为 ARM NN 可以识别的 FlatBuffer 格式：

import torch
import torchvision
import torch.onnx as onnx
from PIL import Image

# define the model
model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
model.eval()

# load the image
img = Image.open("image.jpg")
img = torchvision.transforms.Resize((224, 224))(img)
img = torchvision.transforms.ToTensor()(img)
img = torchvision.transforms.Normalize((0.485, 0.456, 0.406), (0.229, 0.224, 0.225))(img)
img = img.unsqueeze(0)

# export the model to ONNX format
onnx_model = "resnet18.onnx"
input_names = ["input"]
output_names = ["output"]
torch.onnx.export(model, img, onnx_model, input_names=input_names, output_names=output_names)

# convert ONNX to FlatBuffer format for ARM NN
flatbuffer_model = "resnet18.fbs"
import subprocess
subprocess.call(['onnx2armnn', onnx_model, flatbuffer_model])

在以上代码中，我们首先加载了一个预训练的 ResNet-18 神经网络模型，然后将一张图片进行预处理，最后通过 PyTorch 提供的 onnx.export()