LightPredictor

class LightPredictor

LightPredictor是Paddle-Lite的预测器，由create_paddle_predictor根据MobileConfig进行创建。用户可以根据LightPredictor提供的接口设置输入数据、执行模型预测、获取输出以及获得当前使用lib的版本信息等。

示例：

from __future__ import print_function
from paddlelite.lite import *
import numpy as np
import argparse

# Command arguments
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("--model_file", type=str, help="the path to optimized model after opt tool")
args = parser.parse_args()

# 1. 设置MobileConfig
config = MobileConfig()
config.set_model_from_file(args.model_file)

# 2. 创建LightPredictor
predictor = create_paddle_predictor(config)

# 3. 设置输入数据
input_tensor = predictor.get_input(0)
input_tensor.from_numpy(np.ones((1, 3, 224, 224)).astype("float32"))

# 4. 运行模型
predictor.run()

# 5. 获取输出数据
output_tensor = predictor.get_output(0)
output_data = output_tensor.numpy()
print(output_data)

get_input(index)

获取输入Tensor，用来设置模型的输入数据。

参数：

• index(int) - 输入Tensor的索引

返回：第index个输入Tensor

返回类型：Tensor

get_output(index)

获取输出Tensor，用来获取模型的输出结果。

参数：

• index(int) - 输出Tensor的索引

返回：第index个输出Tensor

返回类型：Tensor

run()

执行模型预测，需要在设置输入数据后调用。

参数：

• None

返回：None

返回类型：None

get_version()

用于获取当前lib使用的代码版本。若代码有相应tag则返回tag信息，如v2.0-beta；否则返回代码的branch(commitid)，如develop(7e44619)。

参数：

• None

返回：当前lib使用的代码版本信息

返回类型：str