harmony 鸿蒙@ohos.ai.mindSporeLite (推理能力)

  • 2023-06-24
  • 浏览 (844)

@ohos.ai.mindSporeLite (推理能力)

MindSpore Lite是一款AI引擎，它提供了面向不同硬件设备AI模型推理的功能，目前已经在图像分类、目标识别、人脸识别、文字识别等应用中广泛使用。 本模块介绍了MindSpore Lite推理引擎支持模型推理的相关能力。

说明：

本模块首批接口从API version 10开始支持。后续版本的新增接口，采用上角标单独标记接口的起始版本。示例代码使用模型均为MindSpore端侧模型。

本模块接口仅可在Stage模型下使用。

导入模块

import mindSporeLite from '@ohos.ai.mindSporeLite';

Context

定义运行环境的配置信息。

属性

系统能力： SystemCapability.AI.MindSporeLite

名称 类型 可读 可写 说明
target string[] 是 是 配置目标后端。可选’cpu’，’nnrt’，默认’cpu’。
cpu CpuDevice 是 是 CPU后端设备选项。只有当target包含’cpu’时，才能设置此属性。默认值为CpuDevice各属性默认值。
nnrt NNRTDevice 是 是 NNRT后端设备选项。只有当target包含’nnrt’时，才能设置此属性，当前属性为空。

示例：

let context: mindSporeLite.Context = {};
context.target = ['cpu','nnrt'];

CpuDevice

CPU后端设备选项。

属性

系统能力： SystemCapability.AI.MindSporeLite

名称 类型 可读 可写 说明
threadNum number 是 是 设置运行时的线程数，默认值：2。
threadAffinityMode ThreadAffinityMode 是 是 设置运行时的CPU绑核策略模式，默认值为不绑核：mindSporeLite.ThreadAffinityMode.NO_AFFINITIES。
threadAffinityCoreList number[] 是 是 设置运行时的CPU绑核列表，设置绑核策略模式后使能，当绑核策略模式为mindSporeLite.ThreadAffinityMode.NO_AFFINITIES时，绑核列表为空。列表中的数字代表核的序号。默认值：[]。
precisionMode string 是 是 设置是否使能Float16推理模式，设置为’preferred_fp16’代表使能半精度推理，其余设置情况均为不支持，默认设置’enforce_fp32’表示不使能半精度推理。

Float16推理模式： Float16又称半精度，它使用16比特表示一个数。Float16推理模式表示推理的时候用半精度进行推理。

示例：

let context: mindSporeLite.Context = {};
context.cpu = {};
context.target = ['cpu'];
context.cpu.threadAffinityMode = 0;
context.cpu.precisionMode = 'preferred_fp16';
context.cpu.threadAffinityCoreList = [0, 1, 2];

NNRTDevice

Neural Network Runtime表示神经网络运行时，简称NNRt。作为中间桥梁，连通上层 AI 推理框架和底层加速芯片，实现 AI 模型的跨芯片推理计算。MindSpore Lite 可配置NNRt后端。当前暂未支持。

系统能力： SystemCapability.AI.MindSporeLite

ThreadAffinityMode

设置运行时的CPU绑核策略模式，有效值为0-2，0为默认不绑核，1为绑大核，2为绑中核。

系统能力： SystemCapability.AI.MindSporeLite

名称 值 说明
NO_AFFINITIES 0 不绑核。
BIG_CORES_FIRST 1 绑大核优先。
LITTLE_CORES_FIRST 2 绑中核优先。

mindSporeLite.loadModelFromFile

loadModelFromFile(model: string, callback: Callback<Model>): void

从完整路径加载输入模型用于推理。使用callback异步回调。

系统能力： SystemCapability.AI.MindSporeLite

参数：

参数名 类型 必填 说明
model string 是 模型的完整输入路径。
callback Callback<Model> 是 回调函数。返回模型对象。

示例：

let model_file : string = '/path/to/xxx.ms';
mindSporeLite.loadModelFromFile(model_file, (result : mindSporeLite.Model) => {
  let modelInputs : mindSporeLite.MSTensor[] = result.getInputs();
  console.log(modelInputs[0].name);
})

mindSporeLite.loadModelFromFile

loadModelFromFile(model: string, context: Context, callback: Callback&lt;Model&gt;): void

从完整路径加载输入模型用于推理。使用callback异步回调。

系统能力： SystemCapability.AI.MindSporeLite

参数：

参数名 类型 必填 说明
model string 是 模型的完整输入路径。
context Context 是 运行环境的配置信息。
callback Callback<Model> 是 回调函数。返回模型对象。

示例：

let context: mindSporeLite.Context = {};
context.target = ['cpu'];
let model_file : string = '/path/to/xxx.ms';
mindSporeLite.loadModelFromFile(model_file, context, (result : mindSporeLite.Model) => {
  let modelInputs : mindSporeLite.MSTensor[] = result.getInputs();
  console.log(modelInputs[0].name);
})

mindSporeLite.loadModelFromFile

loadModelFromFile(model: string, context?: Context): Promise&lt;Model&gt;

从完整路径加载输入模型用于推理。使用Promise异步函数。

系统能力： SystemCapability.AI.MindSporeLite

参数：

参数名 类型 必填 说明
model string 是 模型的完整输入路径。
context Context 否 运行环境的配置信息。

返回值：

类型 说明
Promise<Model> Promise对象。返回Model对象。

示例：

let model_file = '/path/to/xxx.ms';
mindSporeLite.loadModelFromFile(model_file).then((result : mindSporeLite.Model) => {
  let modelInputs : mindSporeLite.MSTensor[] = result.getInputs();
  console.log(modelInputs[0].name);
})

mindSporeLite.loadModelFromBuffer

loadModelFromBuffer(model: ArrayBuffer, callback: Callback&lt;Model&gt;): void

从内存加载输入模型用于推理。使用callback异步回调。

系统能力： SystemCapability.AI.MindSporeLite

参数：

参数名 类型 必填 说明
model ArrayBuffer 是 包含模型的内存。
callback Callback<Model> 是 回调函数。返回模型对象。

示例：

// 构造单例对象
export class GlobalContext {
  private constructor() {}
  private static instance: GlobalContext;
  private _objects = new Map<string, Object>();

  public static getContext(): GlobalContext {
    if (!GlobalContext.instance) {
      GlobalContext.instance = new GlobalContext();
    }
    return GlobalContext.instance;
  }

  getObject(value: string): Object|undefined {
    return this._objects.get(value);
  }

  setObject(key: string, objectClass: Object): void {
    this._objects.set(key, objectClass);
  }

}

import resourceManager from '@ohos.resourceManager'
import { GlobalContext } from '../GlobalContext';
import mindSporeLite from '@ohos.ai.mindSporeLite';
import common from '@ohos.app.ability.common';
export class Test {
  value:number = 0;
  foo(): void {
    GlobalContext.getContext().setObject("value", this.value);
  }
}
let globalContext = GlobalContext.getContext().getObject("value") as common.UIAbilityContext;

let modelName = '/path/to/xxx.ms';
globalContext.resourceManager.getRawFileContent(modelName).then((buffer : Uint8Array) => {
  let modelBuffer : ArrayBuffer = buffer.buffer;
  mindSporeLite.loadModelFromBuffer(modelBuffer, (result : mindSporeLite.Model) => {
    let modelInputs : mindSporeLite.MSTensor[] = result.getInputs();
    console.log(modelInputs[0].name);
  })
})

mindSporeLite.loadModelFromBuffer

loadModelFromBuffer(model: ArrayBuffer, context: Context, callback: Callback&lt;Model&gt;): void

从内存加载输入模型用于推理。使用callback异步回调。

系统能力： SystemCapability.AI.MindSporeLite

参数：

参数名 类型 必填 说明
model ArrayBuffer 是 包含模型的内存。
context Context 是 运行环境的配置信息。
callback Callback<Model> 是 回调函数。返回模型对象。

示例：

import resourceManager from '@ohos.resourceManager'
import { GlobalContext } from '../GlobalContext';
import mindSporeLite from '@ohos.ai.mindSporeLite';
import common from '@ohos.app.ability.common';
let modelName = '/path/to/xxx.ms';
export class Test {
  value:number = 0;
  foo(): void {
    GlobalContext.getContext().setObject("value", this.value);
  }
}
let globalContext= GlobalContext.getContext().getObject("value") as common.UIAbilityContext;

globalContext.resourceManager.getRawFileContent(modelName).then((buffer : Uint8Array) => {
  let modelBuffer : ArrayBuffer = buffer.buffer;
  let context: mindSporeLite.Context = {};
  context.target = ['cpu'];
  mindSporeLite.loadModelFromBuffer(modelBuffer, context, (result : mindSporeLite.Model) => {
    let modelInputs : mindSporeLite.MSTensor[] = result.getInputs();
    console.log(modelInputs[0].name);
  })
})

mindSporeLite.loadModelFromBuffer

loadModelFromBuffer(model: ArrayBuffer, context?: Context): Promise&lt;Model&gt;

从内存加载输入模型用于推理。使用Promise异步函数。

系统能力： SystemCapability.AI.MindSporeLite

参数：

参数名 类型 必填 说明
model ArrayBuffer 是 包含模型的内存。
context Context 否 运行环境的配置信息。

返回值：

类型 说明
Promise<Model> Promise对象。返回Model对象。

示例：

import resourceManager from '@ohos.resourceManager'
import { GlobalContext } from '../GlobalContext';
import mindSporeLite from '@ohos.ai.mindSporeLite';
import common from '@ohos.app.ability.common';
let modelName = '/path/to/xxx.ms';
export class Test {
  value:number = 0;
  foo(): void {
    GlobalContext.getContext().setObject("value", this.value);
  }
}
let globalContext = GlobalContext.getContext().getObject("value") as common.UIAbilityContext;

globalContext.resourceManager.getRawFileContent(modelName).then((buffer : Uint8Array) => {
  let modelBuffer : ArrayBuffer = buffer.buffer;
  mindSporeLite.loadModelFromBuffer(modelBuffer).then((result : mindSporeLite.Model) => {
    let modelInputs : mindSporeLite.MSTensor[] = result.getInputs();
    console.log(modelInputs[0].name);
  })
})

mindSporeLite.loadModelFromFd

loadModelFromFd(model: number, callback: Callback&lt;Model&gt;): void

从文件描述符加载输入模型用于推理。使用callback异步回调。

系统能力： SystemCapability.AI.MindSporeLite

参数：

参数名 类型 必填 说明
model number 是 模型的文件描述符。
callback Callback<Model> 是 回调函数。返回模型对象。

示例：

import fs from '@ohos.file.fs';
let model_file = '/path/to/xxx.ms';
let file = fs.openSync(model_file, fs.OpenMode.READ_ONLY);
mindSporeLite.loadModelFromFd(file.fd, (result : mindSporeLite.Model) => {
  let modelInputs : mindSporeLite.MSTensor[] = result.getInputs();
  console.log(modelInputs[0].name);
})

mindSporeLite.loadModelFromFd

loadModelFromFd(model: number, context: Context, callback: Callback&lt;Model&gt;): void

从文件描述符加载输入模型用于推理。使用callback异步回调。

系统能力： SystemCapability.AI.MindSporeLite

参数：

参数名 类型 必填 说明
model number 是 模型的文件描述符。
context Context 是 运行环境的配置信息。
callback Callback<Model> 是 回调函数。返回模型对象。

示例：

import fs from '@ohos.file.fs';
let model_file = '/path/to/xxx.ms';
let context : mindSporeLite.Context = {};
context.target = ['cpu'];
let file = fs.openSync(model_file, fs.OpenMode.READ_ONLY);
mindSporeLite.loadModelFromFd(file.fd, context, (result : mindSporeLite.Model) => {
  let modelInputs : mindSporeLite.MSTensor[] = result.getInputs();
  console.log(modelInputs[0].name);
})

mindSporeLite.loadModelFromFd

loadModelFromFd(model: number, context?: Context): Promise&lt; Model&gt;

从文件描述符加载输入模型用于推理。使用Promise异步函数。

系统能力： SystemCapability.AI.MindSporeLite

参数：

参数名 类型 必填 说明
model number 是 模型的文件描述符。
context Context 否 运行环境的配置信息。

返回值：

类型 说明
Promise<Model> Promise对象。返回Model对象。

示例：

import fs from '@ohos.file.fs';
let model_file = '/path/to/xxx.ms';
let file = fs.openSync(model_file, fs.OpenMode.READ_ONLY);
let mindSporeLiteModel : mindSporeLite.Model = await mindSporeLite.loadModelFromFd(file.fd);
let modelInputs : mindSporeLite.MSTensor[] = mindSporeLiteModel.getInputs();
console.log(modelInputs[0].name);

Model

模型实例。描述Model对象的属性和方法。

下例API示例中都需先使用loadModelFromFile()、loadModelFromBuffer()、loadModelFromFd()中的任一方法获取到Model实例，再通过此实例调用对应方法。

getInputs

getInputs(): MSTensor[]

获取模型的输入用于推理。

系统能力： SystemCapability.AI.MindSporeLite

返回值：

类型 说明
MSTensor[] 返回MSTensor对象。

示例：

let model_file = '/path/to/xxx.ms';
mindSporeLite.loadModelFromFile(model_file).then((result : mindSporeLite.Model) => {
  let modelInputs : mindSporeLite.MSTensor[] = result.getInputs();
  console.log(modelInputs[0].name);
})

predict

predict(inputs: MSTensor[], callback: Callback&lt;MSTensor[]&gt;): void

执行推理模型。使用callback异步回调。需要确保调用时模型对象不被资源回收。

系统能力： SystemCapability.AI.MindSporeLite

参数：

参数名 类型 必填 说明
inputs MSTensor[] 是 模型的输入列表。MSTensor对象。
callback Callback<MSTensor[]> 是 回调函数。返回MSTensor对象。

示例：

import resourceManager from '@ohos.resourceManager'
import { GlobalContext } from '../GlobalContext';
import mindSporeLite from '@ohos.ai.mindSporeLite';
import common from '@ohos.app.ability.common';
export class Test {
  value:number = 0;
  foo(): void {
    GlobalContext.getContext().setObject("value", this.value);
  }
}
let globalContext = GlobalContext.getContext().getObject("value") as common.UIAbilityContext;

let inputName = 'input_data.bin';
globalContext.resourceManager.getRawFileContent(inputName).then(async (buffer : Uint8Array) => {
  let modelBuffer : ArrayBuffer = buffer.buffer;
  let model_file : string = '/path/to/xxx.ms';
  let mindSporeLiteModel : mindSporeLite.Model = await mindSporeLite.loadModelFromFile(model_file);
  let modelInputs : mindSporeLite.MSTensor[] = mindSporeLiteModel.getInputs();

  modelInputs[0].setData(modelBuffer);
  mindSporeLiteModel.predict(modelInputs, (result : mindSporeLite.MSTensor[]) => {
    let output = new Float32Array(result[0].getData());
    for (let i = 0; i < output.length; i++) {
      console.log(output[i].toString());
    }
  })
})

predict

predict(inputs: MSTensor[]): Promise&lt;MSTensor[]&gt;

执行推理模型。使用Promise异步函数。需要确保调用时模型对象不被资源回收。

系统能力： SystemCapability.AI.MindSporeLite

参数：

参数名 类型 必填 说明
inputs MSTensor[] 是 模型的输入列表。MSTensor对象。

返回值：

类型 说明
MSTensor[] 返回MSTensor对象列表。

示例：

import resourceManager from '@ohos.resourceManager'
import { GlobalContext } from '../GlobalContext';
import mindSporeLite from '@ohos.ai.mindSporeLite';
import common from '@ohos.app.ability.common';
export class Test {
    value:number = 0;
    foo(): void {
    GlobalContext.getContext().setObject("value", this.value);
}
}
let globalContext = GlobalContext.getContext().getObject("value") as common.UIAbilityContext;;
let inputName = 'input_data.bin';
globalContext.resourceManager.getRawFileContent(inputName).then(async (buffer : Uint8Array) => {
  let modelBuffer = buffer.buffer;
  let model_file = '/path/to/xxx.ms';
  let mindSporeLiteModel : mindSporeLite.Model = await mindSporeLite.loadModelFromFile(model_file);
  let modelInputs : mindSporeLite.MSTensor[] = mindSporeLiteModel.getInputs();
  modelInputs[0].setData(modelBuffer);
  mindSporeLiteModel.predict(modelInputs).then((result : mindSporeLite.MSTensor[]) => {
    let output = new Float32Array(result[0].getData());
    for (let i = 0; i < output.length; i++) {
      console.log(output[i].toString());
    }
  })
})

resize

resize(inputs: MSTensor[], dims: Array&lt;Array&lt;number&gt;&gt;): boolean

重新设置张量大小。

系统能力： SystemCapability.AI.MindSporeLite

参数：

参数名 类型 必填 说明
inputs MSTensor[] 是 模型的输入列表。
dims Array&lt;Array&lt;number&gt;&gt; 是 需要修改的目标张量大小。

返回值：

类型 说明
boolean 返回是否设置成功的结果。true表示重新设置张量大小成功；false表示重新设置张量大小失败。

示例：

let model_file = '/path/to/xxx.ms';
mindSporeLite.loadModelFromFile(model_file).then((mindSporeLiteModel : mindSporeLite.Model) => {
  let modelInputs : mindSporeLite.MSTensor[] = mindSporeLiteModel.getInputs();
  let new_dim = new Array([1,32,32,1]);
  mindSporeLiteModel.resize(modelInputs, new_dim);
})

MSTensor

模型张量实例。描述MSTensor对象的属性和方法。它与数组和矩阵非常相似，是MindSpore Lite网络运算中的基本数据结构。

下例API示例中都需先使用getInputs()获取到MSTensor实例，再通过此实例调用对应方法。

属性

系统能力： SystemCapability.AI.MindSporeLite

名称 类型 可读 可写 说明
name string 是 是 张量的名称。默认为null
shape number[] 是 是 张量的维度数组。默认为0。
elementNum number 是 是 张量的维度数组的长度。默认为0。
dataSize number 是 是 张量的数据的长度。默认为0。
dtype DataType 是 是 张量的数据类型。默认值为0，代表TYPE_UNKNOWN。
format Format 是 是 张量的数据排布方式。默认值为-1，代表DEFAULT_FORMAT。

示例：

let model_file = '/path/to/xxx.ms';
mindSporeLite.loadModelFromFile(model_file).then((mindSporeLiteModel : mindSporeLite.Model) => {
  let modelInputs : mindSporeLite.MSTensor[] = mindSporeLiteModel.getInputs();
  console.log(modelInputs[0].name);
  console.log(modelInputs[0].shape.toString());
  console.log(modelInputs[0].elementNum.toString());
  console.log(modelInputs[0].dtype.toString());
  console.log(modelInputs[0].format.toString());
  console.log(modelInputs[0].dataSize.toString());
})

getData

getData(): ArrayBuffer

获取张量的数据。

系统能力： SystemCapability.AI.MindSporeLite

返回值：

类型 说明
ArrayBuffer 返回张量的数据指针。

示例：

import resourceManager from '@ohos.resourceManager'
import { GlobalContext } from '../GlobalContext';
import mindSporeLite from '@ohos.ai.mindSporeLite';
import common from '@ohos.app.ability.common';
export class Test {
  value:number = 0;
  foo(): void {
    GlobalContext.getContext().setObject("value", this.value);
  }
}
let globalContext = GlobalContext.getContext().getObject("value") as common.UIAbilityContext;
let inputName = 'input_data.bin';
globalContext.resourceManager.getRawFileContent(inputName).then(async (buffer : Uint8Array) => {
  let inputBuffer = buffer.buffer;
  let model_file = '/path/to/xxx.ms';
  let mindSporeLiteModel : mindSporeLite.Model = await mindSporeLite.loadModelFromFile(model_file);
  let modelInputs : mindSporeLite.MSTensor[] = mindSporeLiteModel.getInputs();
  modelInputs[0].setData(inputBuffer);
  mindSporeLiteModel.predict(modelInputs).then((result : mindSporeLite.MSTensor[]) => {
    let output = new Float32Array(result[0].getData());
    for (let i = 0; i < output.length; i++) {
      console.log(output[i].toString());
    }
  })
})

setData

setData(inputArray: ArrayBuffer): void

设置张量的数据。

系统能力： SystemCapability.AI.MindSporeLite

参数：

参数名 类型 必填 说明
inputArray ArrayBuffer 是 张量的输入数据缓冲区。

示例：

import resourceManager from '@ohos.resourceManager'
import { GlobalContext } from '../GlobalContext';
import mindSporeLite from '@ohos.ai.mindSporeLite';
import common from '@ohos.app.ability.common';
export class Test {
  value:number = 0;
  foo(): void {
    GlobalContext.getContext().setObject("value", this.value);
  }
}
let globalContext = GlobalContext.getContext().getObject("value") as common.UIAbilityContext;
let inputName = 'input_data.bin';
globalContext.resourceManager.getRawFileContent(inputName).then(async (buffer : Uint8Array) => {
  let inputBuffer = buffer.buffer;
  let model_file = '/path/to/xxx.ms';
  let mindSporeLiteModel : mindSporeLite.Model = await mindSporeLite.loadModelFromFile(model_file);
  let modelInputs : mindSporeLite.MSTensor[] = mindSporeLiteModel.getInputs();
  modelInputs[0].setData(inputBuffer);
})

DataType

张量的数据类型。

系统能力： SystemCapability.AI.MindSporeLite

名称 值 说明
TYPE_UNKNOWN 0 未知类型。
NUMBER_TYPE_INT8 32 保持Int8的类型。
NUMBER_TYPE_INT16 33 保持Int16的类型。
NUMBER_TYPE_INT32 34 保持Int32的类型。
NUMBER_TYPE_INT64 35 保持Int64的类型。
NUMBER_TYPE_UINT8 37 保持UInt8的类型。
NUMBER_TYPE_UINT16 38 保持UInt16的类型。
NUMBER_TYPE_UINT32 39 保持UInt32的类型。
NUMBER_TYPE_UINT64 40 保持UInt64的类型。
NUMBER_TYPE_FLOAT16 42 保持Float16的类型。
NUMBER_TYPE_FLOAT32 43 保持Float32的类型。
NUMBER_TYPE_FLOAT64 44 保持Float64的类型。

Format

张量的数据排布方式。

系统能力： SystemCapability.AI.MindSporeLite

名称 值 说明
DEFAULT_FORMAT -1 未知数据排布方式。
NCHW 0 数据排布方式为NCHW。
NHWC 1 数据排布方式为NHWC。
NHWC4 2 数据排布方式为NHWC4。
HWKC 3 数据排布方式为HWKC。
HWCK 4 数据排布方式为HWCK。
KCHW 5 数据排布方式为KCHW。

你可能感兴趣的鸿蒙文章

harmony 鸿蒙接口

harmony 鸿蒙系统公共事件定义(待停用)

harmony 鸿蒙系统公共事件定义

harmony 鸿蒙开发说明

harmony 鸿蒙企业设备管理概述（仅对系统应用开放）

harmony 鸿蒙BundleStatusCallback

harmony 鸿蒙@ohos.bundle.innerBundleManager (innerBundleManager模块)

harmony 鸿蒙@ohos.distributedBundle (分布式包管理)

harmony 鸿蒙@ohos.bundle (Bundle模块)

harmony 鸿蒙@ohos.enterprise.EnterpriseAdminExtensionAbility (企业设备管理扩展能力)

0  赞
  • 所属分类： 后端技术
  • 本文标签：
  • 版权声明： 原创文章如转载，请注明本文链接: https://m.seaxiang.com/blog/a0c00e3a6d6a455492a50914555761de
热门推荐
标签云
Linux Java Spring Spring Boot docker 大数据 前端 生活 maven golang 软件 spring cloud fintech mac vscode 其他 区块链 以太坊 V神 开发者 技术 股票 git greenplum 分布式事务 chrome mysql flink kafka 设计模式 原理 鸿蒙 seo
最新文章
本文目录