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昇腾小AI

函数:load_from_file

C函数原型

aclError aclmdlLoadFromFile(const char *modelPath, uint32_t *modelId)

Python函数

model_id, ret = acl.mdl.load_from_file(model_path)

函数功能

从文件加载离线模型数据(适配昇腾AI处理器的离线模型),由系统内部管理内存。

系统完成模型加载后,返回的模型ID,作为后续操作时用于识别模型的标志。

输入说明

model_path:str,离线模型文件的存储路径,路径中包含文件名。运行程序(APP)的用户需要对该存储路径有访问权限。

此处的离线模型文件是适配昇腾AI处理器的离线模型,即*.om文件。

说明:
  • 关于如何获取om文件,请参见模型构建
  • om模型文件大小有限制的场景下,使用ATC工具生成om文件时,如将“--external_weight”参数设置为11表示将原始网络中的Const/Constant节点的权重保存在单独的文件中,且该文件保存在与om文件同级的“weight”目录下),那么在使用本接口加载om文件时,需将“weight”目录与om文件放在同级目录下,pyACL会进入“weight”目录查找权重文件,未正确放置“weight”目录可能会导致单独的权重文件加载不成功。

返回值说明

model_id:int,系统完成模型加载后生成的模型ID对应的指针地址。

ret:int,错误码。

  • 返回0表示成功。
  • 返回其它值表示失败。

约束说明

  • 在加载前,请先根据文件的大小评估内存空间是否足够,内存空间不足,会导致应用程序异常。
  • 模型加载、模型执行、模型卸载的操作必须在同一个Context下(关于Context的创建请参见acl.rt.set_deviceacl.rt.create_context)。

相关接口

当前pyACL还提供了acl.mdl.set_config_opt接口、acl.mdl.load_with_config接口来实现模型加载,通过配置对象中的属性来区分,在加载模型时是从文件加载,还是从内存加载,以及内存是由系统内部管理,还是由用户管理。

参考资源

接口调用流程,参见模型加载

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