Constructor De Clase De Modelo - AWS DeepLens Guia

Constructor de clase de modelo

Crea un objeto awscam.Model para ejecutar la inferencia en un tipo específico de procesador y un tiempo
de ejecución de la inferencia concreto. Para los modelos que no ha compilado Neo, el objeto Model
expone el análisis del resultado de la inferencia sin formato para devolver resultados de la inferencia
específicos del modelo.
Sintaxis de la solicitud
import awscam
model = awscam.Model(model_topology_file, loading_config, runtime=0)
Parameters
• model_topology_file: obligatorio. Si runtime=0, el valor de este parámetro será la ruta a una
salida de archivo de modelo optimizado (.xml) producida por el
runtime=1, el valor de este parámetro será el nombre de la carpeta que contiene los artefactos de
modelos compilados, que incluyen los archivos .json, .params y .so.
Los modelos compilados por Neo solo admiten el tipo de modelo de clasificación. Otros modelos admiten
la clasificación, la segmentación y Single Shot MultiBox Detector (SSD).
Note
Al implementar un modelo SSD entrenado por SageMaker, primero debe
ejecutardeploy.py(disponible
example/ssd/) para convertir el artefacto del modelo en un modo desplegable. Después
de clonar o descargar el repositorio MXNet, ejecute el comandogit reset --hard
73d88974f8bca1e68441606fb0787a2cd17eb364antes de llamar adeploy.pyPara
convertir el modelo, si la versión más reciente no funciona.
• loading_config(dict): obligatorio. Especifica si el modelo debe cargarse en la GPU o CPU. El formato
de este parámetro es un diccionario.
Valores válidos:
• {"GPU":1}: carga el modelo en la GPU. Para ejecutar la inferencia en el tiempo de ejecución de Neo
(runtime=1), debe seleccionar la GPU ({'GPU':1}).
• {"GPU":0}: carga el modelo en la CPU.
• runtimeINT: opcional. Especifica el tiempo de ejecución en el que ejecutar la inferencia.
Valores válidos:
• 0: Intel DLDT como tiempo de ejecución de inferencia predeterminado.
• 1: tiempo de ejecución Neo para ejecutar inferencias en un modelo compilado.
AWS DeepLens Guía para desarrolladores
Objeto de modelo
enhttps://github.com/apache/incubator-mxnet/tree/v1.x/
143
métodomo.optimize (p. 143). Si