PyTorch神经网络集成技术

PyTorch神经网络集成技术

create_python_neuropod

将任意python代码打包为一个neurood包。

create_python_neuropod(

    neuropod_path,

    model_name,

    data_paths,

    code_path_spec,

    entrypoint_package,

    entrypoint,

    input_spec,

    output_spec,

    input_tensor_device = None,

    default_input_tensor_device = GPU,

    custom_ops = [],

    package_as_zip = True,

    test_input_data = None,

    test_expected_out = None,

    persist_test_data = True,

)

参数

neuropod_path

neuropod输出路径

model_name

model名称

data_paths

包含需要打包的任何数据文件的路径的dict列表。

Example:

[{

    path: "/path/to/myfile.txt",

    packaged_name: "newfilename.txt"

}]

code_path_spec

将要打包的所有代码的文件夹路径。请注意,*.pyc文件被忽略。

This is specified as follows:

[{
    "python_root": "/some/path/to/a/python/root",
    "dirs_to_package": ["relative/path/to/package"]
}, ...]

entrypoint_package

包含入口点的python包(例如,some.package.something). 它必须包含下面指定的entrypoint函数。

Entrypoint

entrypoint_包中包含的函数的名称。此函数必须返回一个可调用函数,该函数接受输入规范input_spec中指定的输入,并返回一个包含输出规范output_spec中指定的输出的dict。entrypoint函数将提供指向包含打包数据的目录的路径作为其第一个参数。

For example, a function like:

def neuropod_init(data_path):
 
    def addition_model(x, y):
        return {
            "output": x + y
        }
    return addition_model

包含在包裹里“my.awesome.addition_model”本来

entrypoint_package='my.awesome.addition_model' and entrypoint='neuropod_init'

input_spec

指定模型输入的dict列表。对于每个输入,如果shape设置为None,则不对该形状进行验证。如果shape是元组,则根据该元组验证输入的维度。任何维度的值为“无”表示将不检查该维度。数据类型可以是任何有效的numpy数据类型字符串。

Example:

[
    {"name": "x", "dtype": "float32", "shape": (None,)},
    {"name": "y", "dtype": "float32", "shape": (None,)},
]

output_spec

指定模型输出的dict列表。有关详细信息,请参阅input_spec参数的文档。

Example:

[
    {"name": "out", "dtype": "float32", "shape": (None,)},
]

input_tensor_device

default: None

dict将输入张量名称映射到模型希望它们在其上的设备。这可以是GPU或CPU。此映射中未指定的输入规格input_spec中的任何张量都将使用下面指定的默认输入张量设备default_input_tensor_device。             

如果在推断时选择了GPU,则在运行模型之前,神经网络集成软件会将张量移动到适当的设备。否则,它将尝试在CPU上运行模型,并将所有张量(和模型)移到CPU上。             

有关更多信息,请参阅load_neurood的文档字符串。

Example:

{"x": "GPU"}

default_input_tensor_device

default: GPU

输入张量的默认设备应该打开。这可以是GPU或CPU。

custom_ops

default: []

要包含在打包的neuropod中的自定义op共享库的路径列表。             

注意:包括定制操作将您的neuropod绑定到定制操作为之构建的特定平台(如Mac、Linux)。用户有责任确保为正确的平台构建自定义操作。

Example:

["/path/to/my/custom_op.so"]

package_as_zip

default: True

是将neuropod打包为一个文件还是一个目录。

test_input_data

default: None

可选样本输入数据。这是一个将输入名称映射到值的dict。如果提供了这一点,则在包装后立即在隔离环境中运行推断,以确保成功创建了神经网络集成软件。如果提供了预期的测试test_expected_out,则必须提供。             

如果推断失败,则引发ValueError。

test_expected_out

default: None

可选的预期输出。如果模型推断的输出与预期的输出不匹配,则引发ValueError。

Example:

{
    "out": np.arange(5) + np.arange(5)
}

persist_test_data

default: True

可选地将测试数据保存在包装好的神经网络集成软件内。

原文地址:https://www.cnblogs.com/wujianming-110117/p/13132154.html