コア Python API - 3.5 日本語

Vitis AI ユーザー ガイド (UG1414)

Document ID
UG1414
Release Date
2023-09-28
Version
3.5 日本語
表 1. get_target_info()
説明 パラメーター 戻り値
バッチ、フィンガープリント、ターゲット名など、ターゲット情報を取得します。情報をバッチ処理に使用するか、ターゲット名情報を取得できます。 なし DeviceInfo オブジェクト。このオブジェクト タイプの詳細は、「コア クラス」を参照してください。
表 2. create_wego_graph(input_graph_def, feed_dict={}, accuracy_mode= vitis_vai.enums.AccuracyMode.Default)
説明 パラメーター 戻り値
VAI 変換用の Python ラッパー。
  1. input_graph_def: 変換されるモデルを含む GraphDef オブジェクト。
  2. feed_dict: 入力モデルが固定された入力形状を持たない場合、形状の設定を推論します。
  3. accuracy_mode:
    • vitis_vai.enums.AccuracyMode.Default: CPU FixNeuron なしの実行。
    • vitis_vai.enums.AccuracyMode.ReserveReduantFixNeurons: CPU FixNeruon ありの実行。
サブグラフを置き換える、VaiWeGOOp がグラフ内に配置された新しい GraphDef。
注記: WeGO は量子化済みモデル内の CPU FixNeurons 演算子を削除し、デフォルトで最適な性能を達成します。ただし、多数の CPU FixNeurons 演算子がモデルに含まれる場合、モデルをデフォルト値 (Vitis_vai.enums.AccuracyMode.Default) で運用すると、モデルの精度が低下することがあります。このような場合は、Vitis_vai.enums.AccuracyMode.ReserveReduantFixNeurons に切り替えると、精度が改善されます。