开发场景需求
在"拍摄美颜相机"应用中，Neural Network Runtime Kit（NNRt）解决的核心问题：
跨平台模型部署：统一对接NPU/GPU/CPU计算后端
实时AI滤镜：4K分辨率下保持30fps处理
能效优化：动态调节计算负载
`// 核心实现与代码示例
// 模型转换与加载
// 模型转换流程：
bash
# 将PyTorch模型转换为NNRt格式
nnrt_converter --input_format=PYTORCH --model=style_transfer.pt --output=style_transfer.nnrt
// 运行时模型加载：
typescript
import nnrt from '@ohos.ai.nnrt';
// 初始化运行时环境
const runtime = await nnrt.createRuntime({
performanceMode: nnrt.PerformanceMode.PREFER_FAST_INFERENCE,
priority: nnrt.Priority.HIGH
});
// 加载转换后的模型
const model = await runtime.loadModel('models/style_transfer.nnrt');
// 获取输入输出配置
const inputDesc = model.getInputDescriptor(0);
const outputDesc = model.getOutputDescriptor(0);
// 实时推理流水线
// 图像预处理：
typescript
function prepareInputTensor(pixelMap: image.PixelMap): nnrt.Tensor {
const normalized = normalizePixels(pixelMap, [0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]);
return new nnrt.Tensor({
dataType: nnrt.DataType.FLOAT32,
dimensions: [1, 3, 512, 512], // NCHW格式
data: normalized
});
}
// 异步推理执行：
typescript
const inputTensor = prepareInputTensor(cameraFrame);
const outputTensor = await model.run([inputTensor], {
timeout: 33 // 30fps对应的超时时间(ms)
});
// 后处理获取结果
const styledImage = postprocessOutput(outputTensor[0]);
// 计算加速策略
// 硬件加速选择：
typescript
// 根据设备能力自动选择最佳后端
const deviceInfo = nnrt.getAvailableDevices();
const useNPU = deviceInfo.some(d => d.type === nnrt.DeviceType.NPU);
model.setComputeUnit(
useNPU ? nnrt.DeviceType.NPU : nnrt.DeviceType.GPU
);
// 动态精度调节：
typescript
// 电量低于20%时启用低精度模式
power.on('batteryLow', () => {
model.setPrecision(nnrt.Precision.FP16);
});
// 关键优化技术
// 内存零拷贝
typescript
// 共享相机帧内存
const cameraBuffer = camera.getFrameBuffer();
const inputTensor = new nnrt.Tensor({
data: cameraBuffer,
memoryType: nnrt.MemoryType.ASHMEM // 使用共享内存
});
// 多模型并行
typescript
// 人脸检测+风格迁移并行执行
const [detectResult, styleResult] = await Promise.all([
faceModel.run([inputTensor]),
styleModel.run([inputTensor])
]);
// 计算图优化
typescript
// 启用内置优化器
model.setOptimizationOptions({
graphOptimizationLevel: nnrt.GraphOptimizationLevel.O3, // 激进优化
enableQuantization: true
});
// 输入尺寸对齐
typescript
// 检查模型输入要求
if (!checkDimensions(inputTensor.dimensions, inputDesc.dimensions)) {
inputTensor = resizeTensor(inputTensor, inputDesc.dimensions);
}
function checkDimensions(input: number[], expected: number[]) {
return input.slice(1).every((dim, i) => dim === expected[i+1]); // 忽略batch维度
}
// 异常恢复机制
typescript
try {
await model.run(inputs);
} catch (err) {
if (err.code === nnrt.ErrorCode.OUT_OF_MEMORY) {
model.release(); // 释放资源后重试
await model.initialize();
}
}
// 多版本兼容
typescript
// 检查NNRt版本特性
if (nnrt.version >= '3.1') {
model.enableDynamicShape(true);
}`
