get_dl_classifier_paramT_get_dl_classifier_paramGetDlClassifierParamGetDlClassifierParamget_dl_classifier_param (Operator)
Name
get_dl_classifier_paramT_get_dl_classifier_paramGetDlClassifierParamGetDlClassifierParamget_dl_classifier_param — Auslesen der Parameter eines Deep Learning-basierten Klassifikators.
Warnung
get_dl_classifier_paramget_dl_classifier_paramGetDlClassifierParamGetDlClassifierParamGetDlClassifierParamget_dl_classifier_param ist veraltet und wird nur aus Gründen
der Rückwärtskompatibilität zur Verfügung gestellt. Neue
Applikationen sollten stattdessen den allgemeinen CNN-basierten Operator
get_dl_model_paramget_dl_model_paramGetDlModelParamGetDlModelParamGetDlModelParamget_dl_model_param verwenden.
Signatur
Beschreibung
get_dl_classifier_paramget_dl_classifier_paramGetDlClassifierParamGetDlClassifierParamGetDlClassifierParamget_dl_classifier_param gibt die Parameterwerte von
GenParamNameGenParamNameGenParamNameGenParamNamegenParamNamegen_param_name des Neuronalen Netzwerkes
DLClassifierHandleDLClassifierHandleDLClassifierHandleDLClassifierHandleDLClassifierHandledlclassifier_handle in GenParamValueGenParamValueGenParamValueGenParamValuegenParamValuegen_param_value aus.
Die Hyperparameter und Netzwerkparameter können über den Operator
set_dl_classifier_paramset_dl_classifier_paramSetDlClassifierParamSetDlClassifierParamSetDlClassifierParamset_dl_classifier_param gesetzt werden, in dessen Dokumentation sie
im Detail beschrieben sind. Mit get_dl_classifier_paramget_dl_classifier_paramGetDlClassifierParamGetDlClassifierParamGetDlClassifierParamget_dl_classifier_param können all
diese Werte abgefragt werden.
Zusätzlich gibt es Parameter, die vom Neuronalen Netzwerk vorgegeben und
somit nur lesbar sind. Diese Parameter sind:
- 'image_range_min'"image_range_min""image_range_min""image_range_min""image_range_min""image_range_min":
Minimaler Grauwert.
- 'image_range_max'"image_range_max""image_range_max""image_range_max""image_range_max""image_range_max":
-
Maximaler Grauwert.
Die spezifischen Werte für diese Parameter sowie die Defaultwerte der
Bilddimensionen hängen vom jeweiligen Netzwerk ab, siehe
read_dl_classifierread_dl_classifierReadDlClassifierReadDlClassifierReadDlClassifierread_dl_classifier.
Jedes Bild, welches an das Netzwerk übergeben wird, muss entsprechend der
aktuellen Anforderungen des Netzwerkes vorliegen. Um Bilder entsprechend
vorzuverarbeiten, steht die Prozedur
preprocess_dl_classifier_images zur Verfügung.
Das Konzept der Deep Learning-basierten Klassifikation ist in der Einleitung
zu Kapitel Deep Learning / Klassifikation beschrieben.
Der Ablauf mit diesem veralteten Operator ist im Kapitel
Legacy / DL Klassifikation beschrieben.
Ausführungsinformationen
- Multithreading-Typ: reentrant (läuft parallel zu nicht-exklusiven Operatoren).
- Multithreading-Bereich: global (kann von jedem Thread aufgerufen werden).
- Wird ohne Parallelisierung verarbeitet.
Parameter
DLClassifierHandleDLClassifierHandleDLClassifierHandleDLClassifierHandleDLClassifierHandledlclassifier_handle (input_control) dl_classifier → HDlClassifier, HTupleHHandleHTupleHtuple (handle) (IntPtr) (HHandle) (handle)
Handle des Deep Learning-basierten Klassifikators.
GenParamNameGenParamNameGenParamNameGenParamNamegenParamNamegen_param_name (input_control) attribute.name(-array) → HTupleMaybeSequence[str]HTupleHtuple (string) (string) (HString) (char*)
Name des generischen Parameters.
Defaultwert:
'gpu'
"gpu"
"gpu"
"gpu"
"gpu"
"gpu"
Werteliste: 'batch_size'"batch_size""batch_size""batch_size""batch_size""batch_size", 'batch_size_multiplier'"batch_size_multiplier""batch_size_multiplier""batch_size_multiplier""batch_size_multiplier""batch_size_multiplier", 'classes'"classes""classes""classes""classes""classes", 'gpu'"gpu""gpu""gpu""gpu""gpu", 'image_dimensions'"image_dimensions""image_dimensions""image_dimensions""image_dimensions""image_dimensions", 'image_height'"image_height""image_height""image_height""image_height""image_height", 'image_num_channels'"image_num_channels""image_num_channels""image_num_channels""image_num_channels""image_num_channels", 'image_range_max'"image_range_max""image_range_max""image_range_max""image_range_max""image_range_max", 'image_range_min'"image_range_min""image_range_min""image_range_min""image_range_min""image_range_min", 'image_width'"image_width""image_width""image_width""image_width""image_width", 'learning_rate'"learning_rate""learning_rate""learning_rate""learning_rate""learning_rate", 'momentum'"momentum""momentum""momentum""momentum""momentum", 'runtime'"runtime""runtime""runtime""runtime""runtime", 'runtime_init'"runtime_init""runtime_init""runtime_init""runtime_init""runtime_init", 'weight_prior'"weight_prior""weight_prior""weight_prior""weight_prior""weight_prior"
GenParamValueGenParamValueGenParamValueGenParamValuegenParamValuegen_param_value (output_control) attribute.name(-array) → HTupleSequence[Union[str, float, int]]HTupleHtuple (integer / string / real) (int / long / string / double) (Hlong / HString / double) (Hlong / char* / double)
Wert des generischen Parameters.
Ergebnis
Sind die Parameterwerte korrekt, dann liefert
set_dl_classifier_paramset_dl_classifier_paramSetDlClassifierParamSetDlClassifierParamSetDlClassifierParamset_dl_classifier_param den Wert TRUE.
Gegebenenfalls wird eine Fehlerbehandlung durchgeführt.
Vorgänger
read_dl_classifierread_dl_classifierReadDlClassifierReadDlClassifierReadDlClassifierread_dl_classifier,
set_dl_classifier_paramset_dl_classifier_paramSetDlClassifierParamSetDlClassifierParamSetDlClassifierParamset_dl_classifier_param
Nachfolger
train_dl_classifier_batchtrain_dl_classifier_batchTrainDlClassifierBatchTrainDlClassifierBatchTrainDlClassifierBatchtrain_dl_classifier_batch,
apply_dl_classifierapply_dl_classifierApplyDlClassifierApplyDlClassifierApplyDlClassifierapply_dl_classifier
Alternativen
get_dl_model_paramget_dl_model_paramGetDlModelParamGetDlModelParamGetDlModelParamget_dl_model_param
Siehe auch
set_dl_classifier_paramset_dl_classifier_paramSetDlClassifierParamSetDlClassifierParamSetDlClassifierParamset_dl_classifier_param
Modul
Deep Learning Inference