HarmonyOS 鸿蒙Next MindSpore Lite的使用方式,输入数据必须是一维数组吗?

发布于 1周前 作者 itying888 来自 鸿蒙OS

HarmonyOS 鸿蒙Next MindSpore Lite的使用方式,输入数据必须是一维数组吗?

您好,请问这个mindspore中,设置模型输入数据智能是一个一维数组吗?我看示例代码就是一个随机生成的一维数组,但我们之前用的百度的paddle lite,模型接收的入参是一个4维数组,图片数量图片通道数高*宽,现在不知道怎么把我们的图片按照mindspore的要求顺序改成一维数组。 void FaceDetector::Preprocess(const cv::Mat &rgbaImage) { cv::Mat resizedRGBAImage; cv::resize(rgbaImage, resizedRGBAImage, cv::Size(size_[0], size_[1])); resizedRGBAImage.convertTo(resizedRGBAImage, CV_32FC3); std::vector<int64_t> inputShape = {1, 3, resizedRGBAImage.rows, resizedRGBAImage.cols}; // Prepare input tensor auto inputTensor = predictor_->GetInput(0); inputTensor->Resize(inputShape); auto inputData = inputTensor->mutable_data<float>(); NHWC3ToNC3HW(reinterpret_cast<const float *>(resizedRGBAImage.data), inputData, inputMean_.data(), inputStd_.data(), inputShape[3], inputShape[2]); }


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关于HarmonyOS 鸿蒙Next中MindSpore Lite的使用方式,以及输入数据是否必须为一维数组的问题,以下给出专业解答:

在HarmonyOS 鸿蒙Next中,MindSpore Lite是一款AI引擎,它支持不同硬件设备的AI模型推理。在使用MindSpore Lite进行模型推理时,输入数据的基本数据结构是张量(Tensor),这与数组和矩阵相似。然而,关于输入数据是否必须为一维数组,这取决于具体的模型要求和输入层的配置。

一般来说,模型的输入层会定义期望的输入数据形状(shape),这包括数据的维度、大小等。因此,在使用MindSpore Lite时,需要确保输入数据的形状与模型输入层的要求相匹配。

如果模型要求输入数据是一维数组,那么就需要将数据转换为相应的一维格式。如果模型支持多维输入,那么输入数据可以是多维数组,但同样需要满足输入层的形状要求。

总之,输入数据的形状取决于模型的具体要求。如果在使用过程中遇到形状不匹配的问题,建议检查模型的输入层配置,并相应地调整输入数据的形状。

如果问题依旧没法解决请联系官网客服,官网地址是:https://www.itying.com/category-93-b0.html

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