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def predict_one_img(self,img):#单张图
#1.设置参数
# ct.set_core_number(4)
ct.set_core_version("MLU270")
ct.save_as_cambricon("jiegouhua-last-c4")
#2.处理数据
# input = resize_one_img_cust(img)#图片归一化,right
input = letter_box_simple(img)#图片归一化,right
# 3.推理
with torch.no_grad():#不求导,只前向推理
#3.1 拷贝tensor
img_mlu = input.to(ct.mlu_device())
#3.2 逐层网络或者融合
# output= self.quantized_net_mlu(img_mlu) #mlu逐层网络
self.quantized_net_traced = torch.jit.trace(self.quantized_net_mlu, img_mlu, check_trace=False) #融合模式
output= self.quantized_net_traced(img_mlu)
#3.3模型固话
torch_mlu.core.mlu_model.save_as_cambricon("")
#3.4后处理
output_cpu = output.cpu()
print("output_cpu.shape:",output_cpu.shape)
pred = get_boxes(output_cpu,1)
print("pred:",pred)
(1)问题:使用 ct.set_core_number(4),想用4he推理,推理结果是错误的。不设置ct.set_core_number(4),采用默认值,相当于用单核,就是对的?
(2)展示1: 4核推理的错误结果
ct.set_core_number(4),
ct.set_core_version("MLU270")
ct.save_as_cambricon("jiegouhua-last-c4")
(3)展示2: 单核推理的正确结果
ct.set_core_version("MLU270")
ct.save_as_cambricon("jiegouhua-last-c4")
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