HarmonyOS 鸿蒙Next训练好的神经网络如何部署在移动端

HarmonyOS 鸿蒙Next训练好的神经网络如何部署在移动端想要开发一个科学应用，将外接硬件收集到的数据通过蓝牙传输到搭载鸿蒙系统的手机上，再将训练好的神经网络模型移植到手机上，实现数据的离线处理。

问题一：关于神经网络具体部署到鸿蒙手机端的可行性？

目前了解到貌似只有深度学习框架mindspore支持鸿蒙手机端，但上面没有具体说明是否支持鸿蒙系统的哪些版本？

问题二：鸿蒙第三方开发语言太多，对于后期要用到神经网络部署的到底用哪种语言好？

最初学的时候因为华为表示有倾向于自研语言ArkTs的发展，就侧重华为自研语言学习，但现在发现支持神经网络部署的貌似只有Native API，是不是就没有学习Ark语言的必要了？还是说未来也会继续跟进MindSpore的兼容？

目前找不到机器学习部署鸿蒙手机端的参考文档，有没有参考资料？

上文引用到的参考资料：

恳请各位大佬批评指正

更多关于HarmonyOS 鸿蒙Next训练好的神经网络如何部署在移动端的实战教程也可以访问 https://www.itying.com/category-93-b0.html

arkTs更偏向于开发一个界面丰富的应用，我没怎么了解你们算法这类的东西。但在我的理解中，算法应该是一个服务，他不怎么依赖于界面，所以不怎么需要学习arkTs

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以下是转换后的Markdown文档：

是这个意思，但华为明确表示后期会着重优化自研语言，我怕其他语言开发以后就不会维护了，不知道他会不会在ArkTs上优化，

yuanlaile 3楼作者

arkTs明显是更注重于如何快速写一个优美的页面，他的运行逻辑还是依靠JS去实现。他去适配算法的可能性在我看来不大，

可能比起手机端，搜索机器学习部署到嵌入式方向可能会更好一些？因为手机端的底层系统你是没法动的，而开源鸿蒙你可以根据自己的需求进行拓展

在HarmonyOS（鸿蒙）系统上部署训练好的神经网络，主要可以通过以下步骤实现：

首先，确保你的神经网络模型已经过训练并保存为兼容的格式。鸿蒙系统支持多种模型格式，如ONNX、TFLite等，但具体支持的格式需参考鸿蒙系统的最新文档。

其次，将训练好的模型文件（如.onnx、.tflite等）集成到你的鸿蒙应用项目中。这通常涉及到将模型文件放置在应用的资源目录中，并在代码中引用。

接着，使用鸿蒙系统提供的AI框架或库来加载和推理模型。鸿蒙系统内置了AI框架，支持模型加载、预处理输入数据、执行推理以及后处理输出结果等操作。你需要查阅鸿蒙系统的AI框架文档，了解如何调用这些API。

最后，将推理结果在你的应用中进行展示或处理。这可能涉及到将推理结果转换为应用可以理解的格式，并在UI上进行展示或用于其他业务逻辑。

需要注意的是，部署神经网络模型到移动端时，还需要考虑模型的性能优化、内存管理以及安全性等问题。确保你的模型在移动端上能够高效、稳定地运行。

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，