zjjjj0012 2021-07-15 14:14 采纳率: 0%
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harmonyOS加载训练好的深度学习模型的方案 tf ncnn

harmonyOS加载训练好的深度学习模型的方案 tf ncnn

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  • 清水泡茶 2023-04-11 14:49
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    HarmonyOS是一款轻量级的操作系统,适用于各种终端设备,包括智能手机、平板电脑、智能手表、智能音箱等。要在HarmonyOS中加载训练好的深度学习模型,可以使用TensorFlow Lite或NCNN等轻量级深度学习框架。

    1、TensorFlow Lite
    TensorFlow Lite是Google为移动和嵌入式设备开发的轻量级深度学习框架。它提供了一个专门为嵌入式设备设计的解释器(Interpreter),可以在资源受限的设备上高效地运行深度学习模型。要在HarmonyOS中加载训练好的TensorFlow模型,您需要:

    使用TensorFlow 2.x版本训练模型,并将模型转换为TensorFlow Lite格式。
    在HarmonyOS应用程序中集成TensorFlow Lite库,并使用解释器API来加载和运行模型。
    以下是基本的代码示例:

    
    import tflite_runtime.interpreter as tflite
    
    # 加载模型
    interpreter = tflite.Interpreter(model_path="model.tflite")
    interpreter.allocate_tensors()
    
    # 获取输入输出张量
    input_details = interpreter.get_input_details()
    output_details = interpreter.get_output_details()
    
    # 输入数据并执行推理
    input_data = ...
    interpreter.set_tensor(input_details[0]['index'], input_data)
    interpreter.invoke()
    
    # 获取输出结果
    output_data = interpreter.get_tensor(output_details[0]['index'])
    
    

    2、NCNN
    NCNN是一个轻量级的深度学习框架,适用于移动设备和嵌入式系统。它具有高效的计算性能和较小的内存占用,可以在资源受限的设备上运行复杂的深度学习模型。要在HarmonyOS中加载训练好的NCNN模型,您需要:

    在PC端使用NCNN框架训练和编译模型,并将模型转换为二进制格式。
    在HarmonyOS应用程序中集成NCNN库,并使用NCNN API来加载和运行模型。
    以下是基本的代码示例:

    
    ```c++
    #include <ncnn/net.h>
    
    // 加载模型
    ncnn::Net model;
    model.load_param("model.param");
    model.load_model("model.bin");
    
    // 获取输入输出blob
    const char* input_blob_name = "data";
    const char* output_blob_name = "prob";
    ncnn::Mat input_blob = model.input_blob(input_blob_name);
    ncnn::Mat output_blob = model.output_blob(output_blob_name);
    
    // 输入数据并执行推理
    ncnn::Mat input_data = ...;
    input_blob.from_pixels_resize(input_data.data, ncnn::Mat::PIXEL_RGB2BGR,
                                  input_data.shape[1], input_data.shape[0],
                                  input_blob.w, input_blob.h);
    model.run();
    
    // 获取输出结果
    ncnn::Mat output_data = output_blob.clone();
    float* ptr = output_data.row(0);
    
    
    

    ```
    以上是TensorFlow Lite和NCNN两种方案的简单示例。根据实际情况,您可能需要根据模型的输入输出张量类型、形状和名称等进行适当的修改。

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