clear_dl_modelT_clear_dl_modelClearDlModelClearDlModelclear_dl_model (Operator)

Name

clear_dl_modelT_clear_dl_modelClearDlModelClearDlModelclear_dl_model — Löschen eines Deep Learning-Modells.

Signatur

clear_dl_model( : : DLModelHandle : )

Beschreibung

clear_dl_modelclear_dl_modelClearDlModelClearDlModelClearDlModelclear_dl_model löscht das Handle des Deep Learning-Modells, das durch DLModelHandleDLModelHandleDLModelHandleDLModelHandleDLModelHandledlmodel_handle angegeben wird, und gibt den entsprechenden Speicherplatz frei. Das Modell kann nach dem Aufruf von clear_dl_modelclear_dl_modelClearDlModelClearDlModelClearDlModelclear_dl_model nicht mehr verwendet werden. Das Handle DLModelHandleDLModelHandleDLModelHandleDLModelHandleDLModelHandledlmodel_handle ist nach dem Aufruf ungültig.

Für weitere Informationen zu Deep Learning-Modellen in HALCON siehe das Kapitel Deep Learning / Modell.

Ausführungsinformationen

Multithreading-Typ: reentrant (läuft parallel zu nicht-exklusiven Operatoren).
Multithreading-Bereich: local (kann nur von dem Thread aufgerufen werden, in dem die Fenster-, Modell- oder Tool-Instanz erzeugt wurde).
Wird ohne Parallelisierung verarbeitet.

Dieser Operator modifiziert den Zustand des folgenden Eingabeparameters:

DLModelHandleDLModelHandleDLModelHandleDLModelHandleDLModelHandledlmodel_handle

Während der Ausführung dieses Operators muss der Zugriff auf den Wert dieses Parameters synchronisiert werden, wenn er über mehrere Threads hinweg verwendet wird.

Parameter

DLModelHandleDLModelHandleDLModelHandleDLModelHandleDLModelHandledlmodel_handle (input_control, Zustand wird modifiziert) dl_model(-array) → (handle)

Handle des Deep Learning-Modells.

Ergebnis

Sind die Parameterwerte korrekt, dann liefert clear_dl_modelclear_dl_modelClearDlModelClearDlModelClearDlModelclear_dl_model den Wert 2 (H_MSG_TRUE). Gegebenenfalls wird eine Fehlerbehandlung durchgeführt.

Vorgänger

read_dl_modelread_dl_modelReadDlModelReadDlModelReadDlModelread_dl_model, apply_dl_modelapply_dl_modelApplyDlModelApplyDlModelApplyDlModelapply_dl_model, train_dl_model_batchtrain_dl_model_batchTrainDlModelBatchTrainDlModelBatchTrainDlModelBatchtrain_dl_model_batch, train_dl_model_anomaly_datasettrain_dl_model_anomaly_datasetTrainDlModelAnomalyDatasetTrainDlModelAnomalyDatasetTrainDlModelAnomalyDatasettrain_dl_model_anomaly_dataset

Modul

Foundation. Dieser Operator verwendet dynamische Lizensierung (siehe ``Installation Guide''). Welches der folgenden Module benötigt wird hängt von der Anwendung des Operators ab:
3D Metrology, OCR/OCV, Deep Learning Inference

Operatoren