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

  • 2023-06-24
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@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。

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