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使用 Neo 编译模型
本节说明了如何创建、描述、停止和列出编译作业。Amazon SageMaker Neo 中提供了以下选项，用于管理机器学习模型的编译作业：Neo CLI、 Amazon SageMaker 控制台或 Amazon SageMaker 开发工具包。
SageMaker Neo 需要哪些输入数据形状?
在编译模型之前，请确保您的模型格式正确。Neo 需要采用 JSON 格式或列表格式的训练模型的预期数据输入的名称和形状。预期的输入是特定于框架的。
以下是 SageMaker Neo 预期的输入形状：
使用已训练模型的字典格式指定预期数据输入的名称和形状（NHWC 格式）。请注意，虽然 Keras 模型构件应以 NHWC （channel-last） 格式上传，但 DataInputConfig 应以 NCHW （channel-first） 格式指定。所需的字典格式如下所示：
-
对于一个输入：
{'input_1':[1,3,224,224]} -
对于两个输入：
{'input_1': [1,3,224,224], 'input_2':[1,3,224,224]}
使用已训练模型的字典格式按顺序指定预期数据输入的名称和形状（NHWC 格式）。所需的字典格式如下所示：
-
对于一个输入：
{'data':[1,3,1024,1024]} -
对于两个输入：
{'var1': [1,1,28,28], 'var2':[1,1,28,28]}
使用已训练模型的字典格式按顺序指定预期数据输入的名称和形状（NHWC 格式），或者您只能使用列表格式指定形状。所需的字典格式如下所示：
-
对于字典格式的一个输入：
{'input0':[1,3,224,224]} -
对于列表格式的一个输入：
[[1,3,224,224]] -
对于字典格式的两个输入：
{'input0':[1,3,224,224], 'input1':[1,3,224,224]} -
对于列表格式的两个输入：
[[1,3,224,224], [1,3,224,224]]
使用已训练模型的字典格式按顺序指定预期数据输入的名称和形状（NHWC 格式）。所需的字典格式如下所示：
-
对于一个输入：
{'input':[1,224,224,3]}
使用已训练模型的字典格式指定预期数据输入的名称和形状（NHWC 格式）。所需的字典格式如下所示：
-
对于一个输入：
{'input':[1,1024,1024,3]} -
对于两个输入：
{'data1':[1,28,28,1], 'data2':[1,28,28,1]}
不需要 输入数据名称和形状。