res = self.net.infer(inputs=input)
时间: 2024-03-29 22:42:15 浏览: 20
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。
相关问题
def Predict(self, img): """ get class mask of image """ h_ori, w_ori = img.shape[:2] input_size = self.net.input_info["image"].input_data.shape h_resize, w_resize = input_size[-2:] img_pil = Image.fromarray(img) img_resize = img_pil.resize( (w_resize, h_resize), resample=BICUBIC) img_np = np.asarray(img_resize) / 255 # normalize # model input [1, 1, h, w] img_np = np.expand_dims(np.expand_dims(img_np, axis=0), axis=0) input = {'image': img_np} res = self.net.infer(inputs=input) output = res["mask"].squeeze(0) probs = softmax(output) mask = Image.fromarray(np.argmax(probs, axis=0).astype(np.uint8)) mask = mask.resize((w_ori, h_ori), resample=NEAREST) mask_np = np.asarray(mask) return mask_np
这段代码实现了一个神经网络模型对输入的图片进行分割(Semantic Segmentation),返回每个像素点所属的类别。具体来说,该方法的输入是一张图片(img),包含了该图片的高度(h_ori)和宽度(w_ori)。该方法首先将图片进行缩放以符合模型的输入要求(h_resize和w_resize),然后将像素值归一化到 [0, 1] 的范围内。接下来,将归一化后的图片转换为模型的输入格式([1, 1, h, w]),并进行推理,得到模型的输出(output)。然后,将输出进行 softmax 操作,并将每个像素点归类为概率最大的类别。最后,将归类后的结果进行缩放以符合原始图片的大小(h_ori和w_ori),并将其转换为 numpy 数组的形式,作为该方法的返回值(mask_np)。
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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