本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异,则一律以英文原文为准。
在设备上进行推理
在此示例中,您将使用 Boto3 将编译作业的输出下载到边缘设备上。然后,您将导入 DLR、从数据集中下载示例映像、调整此映像的大小以匹配模型的原始输入,然后进行预测。
-
将编译过的模型从 Amazon S3 下载到您的设备上,然后将其从压缩的 tarfile 中提取它。
# Download compiled model locally to edge device object_path = f'output/{model_name}-{target_device}.tar.gz' neo_compiled_model = f'compiled-{model_name}.tar.gz' s3_client.download_file(bucket_name, object_path, neo_compiled_model) # Extract model from .tar.gz so DLR can use it !mkdir ./dlr_model # make a directory to store your model (optional) !tar -xzvf ./compiled-detect.tar.gz --directory ./dlr_model
-
导入 DLR 和初始化的
DLRModel
对象。import dlr device = 'cpu' model = dlr.DLRModel('./dlr_model', device)
-
下载用于推理的映像,并根据模型的训练方式确定其格式。
在
coco_ssd_mobilenet
示例中,您可以从 COCO 数据集下载映像,然后将该映像改造为 300x300
:from PIL import Image # Download an image for model to make a prediction input_image_filename = './input_image.jpg' !curl https://farm9.staticflickr.com/8325/8077197378_79efb4805e_z.jpg --output {input_image_filename} # Format image so model can make predictions resized_image = image.resize((300, 300)) # Model is quantized, so convert the image to uint8 x = np.array(resized_image).astype('uint8')
-
使用 DLR 进行推理。
最后,您可以使用 DLR 对刚刚下载的映像进行预测:
out = model.run(x)
有关使用 DLR 从边缘设备上的 Neo 编译模型进行推断的更多示例,请参阅 Github 存储库。neo-ai-dlr