ModelEvaluator
功能说明
针对某一个模型,根据模型的bin类型输入数据,提供一个python实例,可对该模型执行校准和推理的评估器。
函数原型
class ModelEvaluator(AutoCalibrationEvaluatorBase):
def __init__(self, data_dir, input_shape, data_types):
参数说明
参数名  | 
输入/返回值  | 
含义  | 
使用限制  | 
|---|---|---|---|
data_dir  | 
输入  | 
与模型匹配的bin格式数据集路径。  | 
数据类型:string 参数值格式:"data/input1/;data/input2/" 使用约束: 
  | 
input_shape  | 
输入  | 
模型输入的shape信息。  | 
数据类型:string 参数值格式:"input_name1:n1,c1,h1,w1;input_name2:n2,c2,h2,w2"。 使用约束:指定的节点必须放在双引号中,节点中间使用英文分号分隔。  | 
data_types  | 
输入  | 
输入数据的类型。  | 
数据类型:string 参数值格式:"float32;float64" 使用约束:若模型有多个输入,且数据类型不同,则需要分别指定不同输入的数据类型,指定的输入数据类型必须按照输入节点顺序依次放在双引号中,所有的输入数据类型必须放在双引号中,中间使用英文分号分隔。  | 
返回值说明
一个python实例。
函数输出
无。
调用示例
1 2 3 4 5 6  | import amct_pytorch as amct evaluator = amct.ModelEvaluator( data_dir="./data/input_bin/", input_shape="input:32,3,224,224", data_types="float32")  | 
父主题: 公共接口