用鸿蒙开发AI应用（四）：Helloworld，掌握AI开发第一步

人工智能

2023-12-16 04:39:21

前期准备

在正式开启AI开发之前，需要先做好前期准备工作，包括安装更新相关的开发工具和同步代码库。

更新 DevEco Device Tools

打开Visual Studio Code（VS Code）。
选择扩展，然后单击从 VSIX 安装...。
选择下载的 DevEcoDeviceTool-1.0.1.vsix 文件，然后单击安装。
重启VS Code以完成安装。

同步代码仓

在终端或命令提示符中，导航到用于保存鸿蒙项目源代码的目录。
输入 git pull 命令，以获取最新代码。

下载开发工具

前往DevEco Studio官方网站下载最新版本。
根据你的操作系统选择对应的安装程序。
按照安装程序的说明进行安装。

AI应用开发入门——Helloworld

准备工作完成后，接下来让我们开始开发一个简单的AI应用——Helloworld。

创建项目

打开DevEco Studio。
单击新建项目。
在项目模板中选择AI。
输入项目名称和路径，然后单击创建。

编写代码

在项目目录中找到src文件夹，然后打开main.cpp文件。
在文件中添加以下代码：

#include "mindspore/lite/nnacl/include/nnacl.h"
#include "mindspore/lite/src/lite_api.h"
#include <cstdlib>
#include <iostream>
#include <string>

int main(int argc, char** argv) {
  // Load the model
  std::string model_path = "path/to/model.ms";
  auto model = mindspore::lite::LoadModel(model_path);
  if (model == nullptr) {
    std::cerr << "Error loading model." << std::endl;
    return EXIT_FAILURE;
  }

  // Create a session
  mindspore::lite::Session session(model);
  if (session.Init() != mindspore::lite::RET_OK) {
    std::cerr << "Error initializing session." << std::endl;
    return EXIT_FAILURE;
  }

  // Run the model
  mindspore::lite::Tensor input_tensor(mindspore::lite::kNumberTypeFloat32, {1, 2});
  float input_data[] = {0.0f, 0.0f};
  input_tensor.SetData(input_data);
  mindspore::lite::Tensor output_tensor(mindspore::lite::kNumberTypeFloat32, {1, 2});
  if (session.Run(input_tensor, &output_tensor) != mindspore::lite::RET_OK) {
    std::cerr << "Error running model." << std::endl;
    return EXIT_FAILURE;
  }

  // Print the output
  float* output_data = reinterpret_cast<float*>(output_tensor.MutableData());
  for (int i = 0; i < output_tensor.ElementsNum(); i++) {
    std::cout << output_data[i] << " ";
  }
  std::cout << std::endl;

  return EXIT_SUCCESS;
}