函数：load_from_file_with_mem

aclError aclmdlLoadFromFileWithMem(const char *modelPath, uint32_t *modelId, void *workPtr, size_t workSize, void *weightPtr, size_t weightSize)

model_id, ret = acl.mdl.load_from_file_with_mem(model_path, work_ptr, work_size, weight_ptr, weight_size)

从文件加载离线模型数据（适配昇腾AI处理器的离线模型），由用户自行管理模型运行的内存。

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。

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。

work_ptr：int，Device上模型所需工作内存（存放模型输入/输出等数据）的指针地址，由用户自行管理。

work_size：int，模型所需工作内存的大小，单位Byte。

weight_ptr：int，Device上模型权值内存（存放权值数据）的指针地址，由用户自行管理。

weight_size：int，模型所需权值内存的大小，单位Byte。

model_id：int，系统完成模型加载后生成的模型ID。

ret：int，错误码。

• 返回0表示成功。
• 返回其它值表示失败。

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.create_context）。

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。

接口调用流程，参见模型加载。