aclmdlBundleGetModelId
【免费下载链接】geGE(Graph Engine)是面向昇腾的图编译器和执行器,提供了计算图优化、多流并行、内存复用和模型下沉等技术手段,加速模型执行效率,减少模型内存占用。 GE 提供对 PyTorch、TensorFlow 前端的友好接入能力,并同时支持 onnx、pb 等主流模型格式的解析与编译。项目地址: https://gitcode.com/cann/ge
产品支持情况
- Ascend 950PR/Ascend 950DT:支持
- Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品:支持
- Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品:支持
- Atlas 200I/500 A2 推理产品:支持
- Atlas 推理系列产品:支持
- Atlas 训练系列产品:支持
- IPV350:不支持
功能说明
获取实际可执行的模型ID。
本接口需与其它接口配合使用,以便实现动态更新变量的目的,请参见aclmdlBundleLoadFromFile处的说明。
函数原型
aclError aclmdlBundleGetModelId(uint32_t bundleId, size_t index, uint32_t *modelId)参数说明
| 参数名 | 输入/输出 | 说明 |
|---|---|---|
| bundleId | 输入 | 通过aclmdlBundleLoadFromFile接口或aclmdlBundleLoadFromMem接口加载模型成功后返回的bundleId。 |
| index | 输入 | 索引。 用户调用aclmdlBundleGetModelNum接口获取模型数量后,这个index的取值范围:[0, (模型数量-1)]。 |
| modelId | 输出 | 实际可执行的模型ID。 |
返回值说明
返回0表示成功,返回其他值表示失败,请参见aclError。
【免费下载链接】geGE(Graph Engine)是面向昇腾的图编译器和执行器,提供了计算图优化、多流并行、内存复用和模型下沉等技术手段,加速模型执行效率,减少模型内存占用。 GE 提供对 PyTorch、TensorFlow 前端的友好接入能力,并同时支持 onnx、pb 等主流模型格式的解析与编译。项目地址: https://gitcode.com/cann/ge
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考