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前言

随着人工智能（AI）技术的快速发展，模型推理已经成为现代应用中一个重要的组成部分。在鸿蒙系统中，AI 推理可以通过多种方式进行，其中 ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个非常流行的深度学习模型交换格式，它能够支持多种框架（如 PyTorch、TensorFlow 等）的模型导出和跨平台部署。

将 自定义 ONNX 模型 集成到 鸿蒙端侧进行推理，可以实现高效的本地推理，不仅可以减少对云端计算资源的依赖，还能够提高响应速度和减少带宽消耗。鸿蒙系统通过其 HiAI 和 ArkTS 提供了便捷的推理接口，允许开发者将 ONNX 模型加载到设备上并进行推理。

本文将详细介绍如何将 自定义 ONNX 模型 集成到鸿蒙设备上进行推理，包括模型的转换、加载、推理执行以及结果处理。

1. 准备工作

在将自定义 ONNX 模型集成到鸿蒙设备进行推理之前，开发者需要确保以下几项准备工作：

1.1 准备 ONNX 模型

ONNX 是一个开源的深度学习框架互操作格式，支持多种框架（如 TensorFlow、PyTorch 等）的模型导出。在使用 ONNX 进行推理之前，首先需要将训练好的模型导出为 ONNX 格式。

假设你使用的是 PyTorch，可以通过以下代码将模型导出为 ONNX 格式：

import torch.onnx
import torch
import torchvision.models as models

# 加载预训练的模型
model = models.resnet18(pretrained=True)
model.eval()

# 创建一个输入张量
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)

# 导出模型为ONNX格式
torch.onnx.export(model, dummy_input, "resnet18.onnx", export_params=True, opset_version=11)

这个代码会将预训练的 ResNet18 模型导出为 resnet18.onnx 文件。

1.2 准备鸿蒙开发环境

在鸿蒙系统中进行推理操作，开发者需要准备好以下工具和依赖：

1. 鸿蒙开发环境：确保安装了 DevEco Studio 或其他支持鸿蒙开发的 IDE。
2. HiAI SDK：这是鸿蒙系统提供的人工智能开发工具包，它支持 AI 模型的加载和推理。需要安装 HiAI SDK，并配置好相关的开发环境。

2. 将 ONNX 模型加载到鸿蒙设备

鸿蒙系统支持通过 HiAI SDK 对 ONNX 模型进行推理。要在鸿蒙端进行 ONNX 模型推理，开发者需要使用 HiAI 提供的 API 来加载和执行推理。

2.1 配置 HiAI SDK

在鸿蒙应用中，需要先配置 HiAI SDK。首先，确保你的项目中添加了 HiAI 相关依赖。可以在 build.gradle 文件中加入相关依赖配置：

dependencies {
    implementation 'com.huawei.hiai:hiai-onnx:1.0.0'
    // 其他必要的依赖
}

2.2 加载 ONNX 模型

在鸿蒙系统中，可以通过 HiAI 的 ModelManager 来加载 ONNX 模型。首先需要将 ONNX 模型文件（如 resnet18.onnx）存放在鸿蒙设备的适当位置。

import { HiAi } from '@ohos.hiai';

// 加载ONNX模型
async function loadONNXModel() {
  const modelPath = '/path/to/resnet18.onnx';
  try {
    const model = await HiAi.ModelManager.loadModel(modelPath);
    console.log('ONNX Model loaded successfully');
    return model;
  } catch (error) {
    console.error('Error loading ONNX model:', error);
  }
}

在这个代码中，我们使用 HiAi.ModelManager.loadModel 方法加载了一个本地的 ONNX 模型。你需要根据你的设备实际路径替换 modelPath。

2.3 创建输入数据并进行推理

一旦模型加载完成，你就可以使用该模型执行推理操作。在进行推理时，你需要提供合适的输入数据（例如图像数据），并将其转化为与模型兼容的格式。

import { HiAi } from '@ohos.hiai';

// 执行推理
async function runInference(model, inputData) {
  try {
    const result = await model.predict(inputData);
    console.log('Inference result:', result);
    return result;
  } catch (error) {
    console.error('Error during inference:', error);
  }
}

在这个示例中，model.predict 方法用于执行推理。你需要将输入数据（如图像）转换为模型可以接受的格式，例如张量（Tensor）。

2.4 处理输入数据

对于 ONNX 模型，输入数据通常需要经过一定的预处理。例如，图像数据需要进行尺寸调整、归一化处理，并转化为适合推理的张量（Tensor）格式。

假设我们需要进行图像分类，可以使用以下方法对图像进行预处理：

import { Image } from '@ohos.image';

// 预处理图像数据
async function preprocessImage(imagePath) {
  try {
    const image = await Image.load(imagePath);
    const resizedImage = image.resize(224, 224); // 调整图像大小
    const normalizedImage = resizedImage.normalize(0.485, 0.456, 0.406); // 归一化图像数据
    return normalizedImage;
  } catch (error) {
    console.error('Error during image preprocessing:', error);
  }
}

在此代码中，我们通过 Image.load 加载图像，并将其调整为模型所要求的尺寸（224x224）。然后，使用 normalize 方法进行归一化处理，使得图像数据适合模型输入。

3. 模型推理结果处理与输出

推理结果通常是一个张量，需要根据模型的输出格式进行处理。例如，分类任务的结果可能是一个概率分布，开发者需要将其转化为具体的分类标签。

// 处理推理结果
function processInferenceResult(result) {
  const predictions = result.getPredictions();  // 获取推理结果
  const maxPrediction = Math.max(...predictions); // 获取最大概率的类别
  const predictedClass = predictions.indexOf(maxPrediction); // 获取预测类别的索引
  console.log('Predicted Class:', predictedClass);
  return predictedClass;
}

在这个例子中，getPredictions 方法返回的是模型的预测结果（可能是一个概率分布），我们通过 Math.max 找到最大概率的类别，并返回相应的类别索引。

4. 性能优化与模型瘦身

在设备端进行推理时，性能和内存资源的优化是至关重要的，尤其是在资源受限的设备上。以下是几种常见的优化策略：

4.1 使用 TensorRT 优化推理

鸿蒙支持 TensorRT 对 ONNX 模型进行加速优化，这能显著提高推理速度并减少内存使用。通过将模型转换为 TensorRT 格式，可以优化模型的执行效率，尤其是在具有 GPU 加速的设备上。

4.2 模型瘦身

对于资源受限的设备，可以使用 量化 和 裁剪 等技术进行模型瘦身。通过减少模型的参数量和计算复杂度，能够有效提高推理效率和减少内存占用。

4.3 异步推理

使用 异步推理 可以避免阻塞主线程，提高用户体验。鸿蒙提供了异步接口，能够在后台执行推理任务，并在完成后返回结果。

// 异步推理示例
async function asyncInference(model, inputData) {
  try {
    const result = await model.predictAsync(inputData); // 异步推理
    console.log('Async inference result:', result);
    return result;
  } catch (error) {
    console.error('Error during async inference:', error);
  }
}

5. 总结

通过 HiAI 和 ArkTS，开发者可以方便地将自定义 ONNX 模型集成到鸿蒙设备上进行推理。在这一过程中，我们需要进行 模型加载、输入数据预处理、推理执行 和 结果处理。此外，开发者还可以通过 TensorRT 加速、量化 和 异步推理 等方式进一步优化推理性能，确保在不同设备上都能获得良好的用户体验。

通过将自定义 ONNX 模型集成到鸿蒙系统中，开发者能够充分利用设备的计算能力，进行本地推理，减少对云端的依赖，提高响应速度和性能，提供更加高效和智能的应用体验。

📝 写在最后

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我是一个在代码世界里不断摸索的小码农，愿我们都能在成长的路上越走越远，越学越强！

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✍️ 作者：某个被流“治愈”过的 Java 老兵
📅 日期：2025-07-25
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