使用右上角的选项卡切换到不同的编程语言。

HDlModel (Class)

名称

HDlModel深度学习模型 — 代表深度神经网络的一个实例。

构造函数

`ReadDlModel读取深度学习模型`		从文件中读取深度学习模型。
`CreateDlModelDetection创建深度学习模型检测`		创建用于对象检测的深度学习网络。
`CreateDlModel创建深度学习模型`		创建深度学习模型。

方法

`AddDlPruningBatch添加深度学习剪枝批次`		计算分数以修剪深度学习模型。
`ApplyDlModel应用深度学习模型`		在一组图像上应用基于深度学习的网络进行推理。
`ClearDlModel清除深度学习模型`		清除深度学习模型。
`CreateDlModel创建深度学习模型`		创建深度学习模型。
`CreateDlModelDetection创建深度学习模型检测`		创建用于对象检测的深度学习网络。
`CreateDlPruning创建深度学习剪枝`		创建剪枝数据句柄。
`DeserializeDlModel反序列化深度学习模型`		反序列化深度学习模型。
`GenDlModelHeatmap生成深度学习模型热图`		推理样本并生成热图。
`GenDlPrunedModel生成深度学习修剪模型`		修剪深度学习模型。
`GetDlModelLayer获取深度学习模型层`		在给定的深度学习模型中创建层及其所有图形原型的深度副本。
`GetDlModelLayerActivations获取深度学习模型层激活`		获取深度学习模型层的激活。
`GetDlModelLayerGradients获取深度学习模型层梯度`		获取深度学习模型层的梯度。
`GetDlModelLayerWeights获取深度学习模型层权重`		获取深度学习模型层的权重（或值）。
`GetDlModelParam获取深度学习模型层参数`		返回深度学习模型的参数。
`LoadDlModelWeights加载深度学习模型权重`		将源模型的权重加载到目标模型中。
`OptimizeDlModelForInference优化深度学习推理模型`		通过 AI²-接口优化设备上的推理模型。
`ReadDlModel读取深度学习模型`		从文件中读取深度学习模型。
`SerializeDlModel序列化深度学习模型`		序列化深度学习模型。
`SetDlModelLayerWeights设置深度学习模型层权重`		设置深度学习模型层的权重（或值）。
`SetDlModelParam设置深度学习模型参数`		设置深度学习模型的参数。
`TrainDlModelAnomalyDataset训练深度学习模型异常数据集`		训练用于异常检测的深度学习模型。
`TrainDlModelBatch训练深度学习模型批次`		训练一个深度学习模型。
`WriteDlModel写入深度学习模型`		在文件中写入一个深度学习模型。

HDlModel (Class)

名称

HDlModel深度学习模型 — 代表深度神经网络的一个实例。

构造函数

`ReadDlModel读取深度学习模型`		从文件中读取深度学习模型。
`CreateDlModelDetection创建深度学习模型检测`		创建用于对象检测的深度学习网络。
`CreateDlModel创建深度学习模型`		创建深度学习模型。

方法

`AddDlPruningBatch添加深度学习剪枝批次`		计算分数以修剪深度学习模型。
`ApplyDlModel应用深度学习模型`		在一组图像上应用基于深度学习的网络进行推理。
`ClearDlModel清除深度学习模型`		清除深度学习模型。
`CreateDlModel创建深度学习模型`		创建深度学习模型。
`CreateDlModelDetection创建深度学习模型检测`		创建用于对象检测的深度学习网络。
`CreateDlPruning创建深度学习剪枝`		创建剪枝数据句柄。
`DeserializeDlModel反序列化深度学习模型`		反序列化深度学习模型。
`GenDlModelHeatmap生成深度学习模型热图`		推理样本并生成热图。
`GenDlPrunedModel生成深度学习修剪模型`		修剪深度学习模型。
`GetDlModelLayer获取深度学习模型层`		在给定的深度学习模型中创建层及其所有图形原型的深度副本。
`GetDlModelLayerActivations获取深度学习模型层激活`		获取深度学习模型层的激活。
`GetDlModelLayerGradients获取深度学习模型层梯度`		获取深度学习模型层的梯度。
`GetDlModelLayerWeights获取深度学习模型层权重`		获取深度学习模型层的权重（或值）。
`GetDlModelParam获取深度学习模型层参数`		返回深度学习模型的参数。
`LoadDlModelWeights加载深度学习模型权重`		将源模型的权重加载到目标模型中。
`OptimizeDlModelForInference优化深度学习推理模型`		通过 AI²-接口优化设备上的推理模型。
`ReadDlModel读取深度学习模型`		从文件中读取深度学习模型。
`SerializeDlModel序列化深度学习模型`		序列化深度学习模型。
`SetDlModelLayerWeights设置深度学习模型层权重`		设置深度学习模型层的权重（或值）。
`SetDlModelParam设置深度学习模型参数`		设置深度学习模型的参数。
`TrainDlModelAnomalyDataset训练深度学习模型异常数据集`		训练用于异常检测的深度学习模型。
`TrainDlModelBatch训练深度学习模型批次`		训练一个深度学习模型。
`WriteDlModel写入深度学习模型`		在文件中写入一个深度学习模型。

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