res = exec_net.infer(inputs = input_blob: images) 推理出来的参数怎么使用

推理出来的结果保存在res变量中，可以通过以下方式获取结果：

1. 如果模型输出是一个单独的张量，可以使用以下代码获取：

output = res['output_blob_name']

其中，output_blob_name是你在创建网络时指定的输出层名称。

2. 如果模型有多个输出层，可以使用以下代码获取所有输出：

outputs = [res[key] for key in res.keys()]

3. 如果模型输出是多个张量，可以使用以下代码获取指定的输出：

output1, output2 = res['output1_blob_name'], res['output2_blob_name']

其中，output1_blob_name和output2_blob_name是你在创建网络时指定的输出层名称。

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res = self.net.infer(inputs=input)

这行代码是调用深度学习模型的推理函数，对输入数据 input 进行推理计算，并返回推理结果 res。

在深度学习中，推理是指利用已经训练好的神经网络模型对输入数据进行计算，以得出输出结果的过程。在本代码中，我们使用了 OpenVINO 的推理引擎，调用了深度学习模型的 infer() 函数，对输入数据 input 进行推理计算。具体来说，infer() 函数会将输入数据传递给深度学习模型进行计算，并返回计算结果 res。

需要注意的是，深度学习模型的推理计算需要消耗大量的计算资源，因此在实际的应用中，需要根据计算资源的限制和实时性要求来选择合适的硬件和算法，以提高推理的速度和效率。同时，在进行推理计算时，也需要注意输入数据的格式和要求，以满足神经网络的输入要求。

解释一段python代码 def async_inference(self, input_list): """Asynchronous inference""" num_inputs = len(input_list) meta_list = [] for i in range(num_inputs): meta = self._preprocess(input_list[i]) meta_list.append(meta) for i in range(num_inputs): self._model.requests[i].async_infer({self._input_blob: meta_list[i]}) output_queue = list(range(num_inputs)) outputs_list = [[] for _ in range(num_inputs)] while True: for i in output_queue: # Immediately returns a inference status without bloking or interrupting infer_status = self._model.requests[i].wait(0) if infer_status == StatusCode.RESULT_NOT_READY: continue print(f'Infer request {i} returned {infer_status}') if infer_status != StatusCode.OK: return -2 # Read infer request results ort_outs = self._model.requests[i].outputs results = self._postprocess(ort_outs) outputs_list[i] = results output_queue.remove(i) if not output_queue: break return outputs_list

这段Python代码实现了一个异步推理方法，它接受一个输入数据列表input_list作为参数。首先，它获取输入数据的数量num_inputs，并创建一个空列表meta_list用于存储每个输入数据的元数据。

然后，该方法使用一个循环遍历每个输入数据，将其传递给一个名为_preprocess的私有方法进行预处理，并将返回的元数据添加到meta_list中。

接下来，该方法使用另一个循环来遍历每个输入数据，并使用模型对象的requests属性来进行异步推理。在每次推理之后，该方法将输出结果存储在outputs_list中，并将其添加到已完成处理的输出队列output_queue中。如果所有输出结果都已处理完，则该方法退出循环，并返回输出结果列表outputs_list。

需要注意的是，该方法的实现可能需要一些其他的代码来初始化模型对象和输入/输出数据的名称。此外，在异步推理过程中，我们需要保证输出结果的顺序与输入数据的顺序一致。如果输出结果的顺序不正确，则可能会导致推理结果的错误。