get_dl_device_param returns the parameter values GenParamValue of GenParamName for the deep-learning-capable hardware device (hereafter referred to as device) DLDeviceHandle. See query_available_dl_devices for details about deep-learning-capable hardware devices. Supported values for GenParamName ...
get_dl_device_param( : : DLDeviceHandle, GenParamName : GenParamValue) get_dl_device_param() 获取设备参数 set_dl_device_param( : : DLDeviceHandle, GenParamName, GenParamValue : ) set_dl_device_param()设置设备参数 set_dl_model_param( : : DLModelHandle, GenParamName, GenParamValue :...
优化深度学习模型进行推理，`optimize_dl_model_for_inference`函数通过AI2接口完成。建议使用的`DLSamples`样本应具有代表性，通常每个类别提供10-20个样本即可达到良好的结果。获取设备参数使用`get_dl_device_param`函数，反之，`set_dl_device_param`用于设置设备参数。深度学习模型参数的设置与获取，`s...
使用版本:Halcon21.05,内含深度学习模块1.确定阈值计算阈值使用compute_dl_anomaly_thresholds算子,具体解释:get_dl_model_param (DLModelHandle, 'type', ModelType):请求模型对图像施加的要求DLModelHandle含有的参数:get_dict_tuple (DLDataset, 'samples', DLS halcon 释放深度学习模型 深度学习 人工智能 机器学习...
query_available_dl_devices(算子名称) 名称 query_available_dl_devices— Get list of deep-learning-capable hardware devices. 参数签名 query_available_dl_devices( : :GenParamName,GenParamValue:DLDeviceHandles) 描述 query_available_dl_devicesreturns a list of handles. Each handle refers to a deep-...
'device': Handle of the device on which the deep learning operators will be executed. To get a tuple of handles of all available potentially deep-learning capable hardware devices use query_available_dl_devices. Default: Handle of the default device, thus the GPU with index 0. If not availa...
set_deep_ocr_param (DeepOcrHandle, 'device', DLDevice) 这句话报错 设置的设备不对。解决办法是:注释掉这句代码 在第27行代码:create_deep_ocr ([], [], DeepOcrHandle)下面加上这句: set_suitable_device_in_ocr_handle (DeepOcrHandle)
1、set_dl_model_param(DLModelHandle, 'gpu', GpuId) GpuId=0 选中第一块显卡做深度学习训练。 GpuId=1 选中第二块显卡做深度学习训练。 类推 查询可用多显卡信息 query_available_compute_devices(DeviceIdentifier) //一块显卡输出[0],两块是[0,1],依次类推 ...
get_dl_model_param 可以支持cpu，如图所示。runtime_init设置cpu在halcon就会报错。很奇怪的是，set_dl...
对于异常检测模型,使用set_dl_model_param设置模型参数和超参数。模型参数在get_dl_model_param中有更详细的解释。由于训练是利用完整的数据集一次完成的,而不是按批处理的,某些参数,如“batch_size_multiplier”没有影响。 该模型返回分数,但不会将像素和图像分类为是否显示异常。对于这种分类,需要设定阈值,将像素...