关于Android神经网络API的疑问与探索

Android神经网络API（NNAPI）详解

一、简介

1、定义：Android Neural Networks API (NNAPI) 是一个C API，旨在为更高层级的机器学习框架（如TensorFlow Lite和Caffe2）提供一个基本功能层，用于建立和训练神经网络。

2、支持设备：搭载Android 8.1（API级别27）或更高版本的所有Android设备都提供该API。

3、主要用途：通过将Android设备中的数据应用到先前训练的开发者定义模型来进行推断。

二、优势

三、权衡取舍

四、编程模型

1、内存基础：为NNAPI运行时提供对数据的高效访问途径，可以创建共享内存缓冲区，其中包含定义模型所需的每个张量。

2、模型创建与编译：创建模型和编译是同步操作，成功创建后可在线程和执行之间重用。

3、执行：执行是异步操作，多个线程可以等待同一执行，执行完成后，所有线程都被释放。

4、基本步骤：包括创建模型、添加运算数、设置权重和偏差值、添加运算、设置输入和输出、完成模型定义、编译模型、设置执行的设备和编译缓存、执行模型以及清理内存等资源。

五、示例代码

// 创建模型
ANeuralNetworksModel model = NULL;
ANeuralNetworksModel_create(&model);
// 添加运算数（示例）
// ...
// 设置权重和偏差值（示例）
// ...
// 添加运算（示例）
// ...
// 设置输入和输出（示例）
// ...
// 编译模型
ANeuralNetworksCompilation compilation = NULL;
ANeuralNetworksModel_compile(model, &compilation);
// 设置执行的设备和编译缓存（示例）
// ...
// 执行模型
ANeuralNetworksExecution execution = NULL;
ANeuralNetworksCompilation_startCompute(compilation, &execution);
// 清理内存等资源（示例）
// ...

六、相关问题与解答

1、问：NNAPI支持哪些类型的运算？

答：NNAPI支持多种类型的运算，包括元素级数学运算（如加法、乘法、除法、减法、取整等）和数组运算（如拼接、量化、反量化等），具体支持的运算类型可以参考NNAPI的官方文档或API参考。

2、问：如何在Android应用中使用NNAPI？

答：在Android应用中，通常不会直接使用NNAPI，而是通过更高层级的机器学习框架（如TensorFlow Lite）来间接使用NNAPI，这些框架会调用NNAPI来在受支持的设备上执行硬件加速的推断运算，开发者需要按照这些框架的文档和指南来集成和使用NNAPI。