华为云代理商：怎么读取模型然后推理--昇腾310+MindSpore？

怎么读取模型然后推理--昇腾310+MindSpore

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本文由华为云渠道商[聚搜云] [ www.4526.cn]撰写。如果你正在使用昇腾310和MindSpore进行深度学习，那么在进行推理之前，你需要了解如何读取模型。以下是操作步骤：

第一步：准备模型

首先，将你的模型文件上传到服务器。确保你的模型文件是以.pb为后缀名。

第二步：调用模型

接着，在MindSpore中调用模型。这可以通过以下代码实现：

```

import mindspore as ms

model = ms.Model('your_model.pb', 'your_input_name', 'your_output_name')

result = model.predict(inputs)

```

这里的‘your_input_name’和‘your_output_name’ 分别代表你的模型输入和输出张量名称。在实际操作中，你需要使用你自己的输入和输出名称进行替换。

第三步：第一次推理

现在，你已经准备好进行第一次推理了。你可以通过以下代码在MindSpore中运行推理：

```

import numpy as np

inputs = np.random.randn(1, 3, 224, 224).astype(np.float32)

result = model.predict(inputs)

```

这里的‘inputs’ 是你的输入数据。它不需要完全匹配你的模型输入数据，但必须具有相同的形状和数据类型。

第四步：优化推理性能

如果你使用的是昇腾310 AI加速卡，那么你可以使用MindSpore提供的优化工具来进一步提高模型推理性能。这可以通过在MindSpore中添加以下代码来实现：

```

context.set_context(device_target="Ascend")

context.set_auto_parallel_context(device_num=N, global_rank=R,

                                  parallel_mode=ParallelMode.DATA_PARALLEL,

                                  gradients_mean=True)

```

这里的“device_target”指的是你的硬件加速器类型，“device_num”和“global_rank”分别代表你的设备数量和设备排名。并行模式和梯度平均值则是用于控制计算的并行化程度和优化算法的关键参数。

通过以上步骤，你可以轻松地读取和推理你的深度学习模型，大幅提高你的数据处理效率。