HarmonyOS鸿蒙Next中修改官方MindSporeLiteArkTS示例，从CPU运行改为NPU运行时model.getInputs()返回undefined

HarmonyOS鸿蒙Next中修改官方MindSporeLiteArkTS示例，从CPU运行改为NPU运行时model.getInputs()返回undefined

在将官方提供的 MindSpore Lite 示例代码修改为在 Mate70 NPU 设备上运行时，遇到问题。原始代码在 CPU 上运行没有问题，但当切换到 NPU 设备时，调用 msLiteModel.getInputs() 返回 undefined。

官方例子： https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/harmonyos-guides/mindspore-guidelines-based-js

修改后的代码：

let msLiteModel: mindSporeLite.Model = await mindSporeLite.loadModelFromBuffer(modelBuffer, context);
let modelInputs: mindSporeLite.MSTensor[] = msLiteModel.getInputs();  // 在 NPU 上返回 undefined
for (let i = 0; i < inputsBuffer.length; i++) {
 let inputBuffer = inputsBuffer[i];
 if (inputBuffer != null) {
   modelInputs[i].setData(inputBuffer as ArrayBuffer);
 }
}

问题出现在调用 getInputs() 后，返回 undefined，这阻止了我们设置模型的输入数据。该问题仅在 NPU 上出现，且原始代码在 CPU 上运行时没有任何问题。

环境：

• HarmonyOS SDK API 版本：15 (5.0.4.135)
• 设备：Mate70（NPU）
• 模型：MindSpore Lite 模型（从缓冲区加载）
• 设置：目标为 NPU（context.target = ['nnrt']），设备 ID 通过 context.nnrt.deviceID 配置。

预期行为： 即使在 NPU 设备上运行，getInputs() 方法应该返回模型的输入张量，从而允许正确设置输入数据。

修改后的完整代码 (src/main/ets/pages/Index.ets)：

import { mindSporeLite } from '@kit.MindSporeLiteKit'
import Logger from '../common/utils/Logger';

export default async function modelPredict(
 modelBuffer: ArrayBuffer, inputsBuffer: ArrayBuffer[]): Promise<mindSporeLite.MSTensor[]> {

 let context: mindSporeLite.Context = {};

 // 获取所有设备信息
 let allDevices = mindSporeLite.getAllNNRTDeviceDescriptions();
 for (let i: number = 0; i < allDevices.length; i++) {
   console.info("Predictor", `device id = ${allDevices[i].deviceID().toString()}`);
   console.info("Predictor", `device type = ${allDevices[i].deviceType().toString()}`);
 }

 // 设置目标为 NPU 设备
 context.target = ['nnrt'];
 context.nnrt = {};
 context.nnrt.deviceID = allDevices[0].deviceID(); // 选择第一个 NPU 设备

 // 加载模型
 let msLiteModel: mindSporeLite.Model = await mindSporeLite.loadModelFromBuffer(modelBuffer, context);

 // 获取模型输入
 let modelInputs: mindSporeLite.MSTensor[] = msLiteModel.getInputs(); // 在 NPU 上返回 undefined

 // 如果 modelInputs 为 undefined，说明获取输入失败
 if (!modelInputs) {
   Logger.error('无法获取模型输入张量。');
   return [];
 }

 // 设置输入数据
 for (let i = 0; i < inputsBuffer.length; i++) {
   let inputBuffer = inputsBuffer[i];
   if (inputBuffer != null) {
     modelInputs[i].setData(inputBuffer as ArrayBuffer);
   }
 }

 Logger.info('=========MS_LITE_LOG: MS_LITE predict start=====');

 // 执行推理
 let modelOutputs: mindSporeLite.MSTensor[] = await msLiteModel.predict(modelInputs);

 return modelOutputs;
}