mindspore_lite.ModelParallelRunner

class mindspore_lite.ModelParallelRunner

ModelParallelRunner类用于定义MindSpore的模型并行的Runner，方便模型管理。

样例：

>>> # only for serving inference
>>> import mindspore_lite as mslite
>>> model_parallel_runner = mslite.ModelParallelRunner()
>>> print(model_parallel_runner)
model_path: .

init(model_path, runner_config=None)

从模型路径构建模型并行runner，以便它可以在设备上运行。

参数：

• model_path (str) - 定义模型路径。

• runner_config (RunnerConfig，可选) - 定义用于在模型池初始化期间存储选项的配置。默认值：None。

异常：

• TypeError - model_path 不是str类型。

• TypeError - runner_config 既不是RunnerConfig类型也不是None。

• RuntimeError - model_path 文件路径不存在。

• RuntimeError - 初始化模型并行Runner失败。

样例：

>>> import mindspore_lite as mslite
>>> context = mslite.Context()
>>> context.append_device_info(mslite.CPUDeviceInfo())
>>> runner_config = mslite.RunnerConfig(context=context, workers_num=4)
>>> model_parallel_runner = mslite.ModelParallelRunner()
>>> model_parallel_runner.init(model_path="mobilenetv2.ms", runner_config=runner_config)
>>> print(model_parallel_runner)
model_path: mobilenetv2.ms.

get_inputs()

获取模型的所有输入张量。

返回：

list[Tensor]，模型的输入张量列表。

样例：

>>> import mindspore_lite as mslite
>>> context = mslite.Context()
>>> context.append_device_info(mslite.CPUDeviceInfo())
>>> runner_config = mslite.RunnerConfig(context=context, workers_num=4)
>>> model_parallel_runner = mslite.ModelParallelRunner()
>>> model_parallel_runner.init(model_path="mobilenetv2.ms", runner_config=runner_config)
>>> inputs = model_parallel_runner.get_inputs()

get_outputs()

获取模型的所有输出张量。

返回：

list[Tensor]，模型的输出张量列表。

样例：

>>> import mindspore_lite as mslite
>>> context = mslite.Context()
>>> context.append_device_info(mslite.CPUDeviceInfo())
>>> runner_config = mslite.RunnerConfig(context=context, workers_num=4)
>>> model_parallel_runner = mslite.ModelParallelRunner()
>>> model_parallel_runner.init(model_path="mobilenetv2.ms", runner_config=runner_config)
>>> outputs = model_parallel_runner.get_outputs()

predict(inputs, outputs)

推理模型并行Runner。

参数：

• inputs (list[Tensor]) - 包含所有输入张量的顺序列表。

• outputs (list[Tensor]) - 模型输出按顺序填充到容器中。

异常：

• TypeError - inputs 不是list类型。

• TypeError - inputs 是list类型，但元素不是Tensor类型。

• TypeError - output 不是list类型。

• TypeError - output 是list类型，但元素不是Tensor类型。

• RuntimeError - 预测推理模型失败。

样例：

>>> import mindspore_lite as mslite
>>> import numpy as np
>>> context = mslite.Context()
>>> context.append_device_info(mslite.CPUDeviceInfo())
>>> runner_config = mslite.RunnerConfig(context=context, workers_num=4)
>>> model_parallel_runner = mslite.ModelParallelRunner()
>>> model_parallel_runner.init(model_path="mobilenetv2.ms", runner_config=runner_config)
>>> inputs = model_parallel_runner.get_inputs()
>>> in_data = np.fromfile("input.bin", dtype=np.float32)
>>> inputs[0].set_data_from_numpy(in_data)
>>> outputs = model_parallel_runner.get_outputs()
>>> model_parallel_runner.predict(inputs, outputs)
>>> for output in outputs:
...     data = output.get_data_to_numpy()
...     print("outputs: ", data)
...
outputs:  [[1.02271215e-05 9.92699006e-06 1.69684317e-05 ... 6.69087376e-06
2.16263197e-06 1.24009384e-04]]