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提交
362bf77a
编写于
10月 22, 2018
作者:
S
Shan Yi
提交者:
GitHub
10月 22, 2018
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Merge pull request #200 from luotao1/inference
add inference_guide
上级
70cf729f
1c01b167
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并排
Showing
2 changed file
with
56 addition
and
0 deletion
+56
-0
doc/fluid/api_guides/index_cn.rst
doc/fluid/api_guides/index_cn.rst
+1
-0
doc/fluid/api_guides/low_level/inference.rst
doc/fluid/api_guides/low_level/inference.rst
+55
-0
未找到文件。
doc/fluid/api_guides/index_cn.rst
浏览文件 @
362bf77a
...
@@ -7,3 +7,4 @@ API Guide
...
@@ -7,3 +7,4 @@ API Guide
:maxdepth: 1
:maxdepth: 1
high_low_level_api.md
high_low_level_api.md
low_level/inference.rst
doc/fluid/api_guides/low_level/inference.rst
0 → 100644
浏览文件 @
362bf77a
.. _api_guide_inference:
#########
预测引擎
#########
预测引擎提供了存储预测模型 :code:`fluid.io.save_inference_model` 和加载预测模型 :code:`fluid.io.load_inference_model` 两个接口。
预测模型的存储格式
=================
预测模型的存储格式有两种,由上述两个接口中的 :code:`model_filename` 和 :code:`params_filename` 变量控制:
- 参数保存到各个独立的文件,如设置 :code:`model_filename` 为 :code:`None` 、:code:`params_filename` 为 :code:`None`
.. code-block:: bash
ls recognize_digits_conv.inference.model/*
__model__ conv2d_1.w_0 conv2d_2.w_0 fc_1.w_0 conv2d_1.b_0 conv2d_2.b_0 fc_1.b_0
- 参数保存到同一个文件,如设置 :code:`model_filename` 为 :code:`None` 、:code:`params_filename` 为 :code:`__params__`
.. code-block:: bash
ls recognize_digits_conv.inference.model/*
__model__ __params__
存储预测模型
===========
.. code-block:: python
exe = fluid.Executor(fluid.CPUPlace())
path = "./infer_model"
fluid.io.save_inference_model(dirname=path, feeded_var_names=['img'],
target_vars=[predict_var], executor=exe)
在这个示例中,:code:`fluid.io.save_inference_model` 接口对默认的 :code:`fluid.Program` 进行裁剪,只保留预测 :code:`predict_var` 所需部分。
裁剪后的 :code:`program` 会保存在 :code:`./infer_model/__model__` 下,参数会保存到 :code:`./infer_model` 下的各个独立文件。
加载预测模型
===========
.. code-block:: python
exe = fluid.Executor(fluid.CPUPlace())
path = "./infer_model"
[inference_program, feed_target_names, fetch_targets] =
fluid.io.load_inference_model(dirname=path, executor=exe)
results = exe.run(inference_program,
feed={feed_target_names[0]: tensor_img},
fetch_list=fetch_targets)
在这个示例中,首先调用 :code:`fluid.io.load_inference_model` 接口,获得预测的 :code:`program` 、输入数据的 :code:`variable` 名称和输出结果的 :code:`variable` ;
然后调用 :code:`executor` 执行预测的 :code:`program` 获得预测结果。
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