write_dl_modelT_write_dl_modelWriteDlModelWriteDlModelwrite_dl_model (Operator)

Name

write_dl_modelT_write_dl_modelWriteDlModelWriteDlModelwrite_dl_model — Abspeichern eines Deep Learning-Modells in eine Datei.

Signatur

write_dl_model( : : DLModelHandle, FileName : )

Beschreibung

write_dl_modelwrite_dl_modelWriteDlModelWriteDlModelwrite_dl_model speichert das Deep Learning-Modell DLModelHandleDLModelHandleDLModelHandleDLModelHandledlmodel_handle in der Datei FileNameFileNameFileNamefileNamefile_name ab. Zu beachten ist, dass die Werte der laufzeitspezifischen Parameter 'gpu'"gpu""gpu""gpu""gpu", 'runtime'"runtime""runtime""runtime""runtime" und 'runtime_init'"runtime_init""runtime_init""runtime_init""runtime_init" nicht abgespeichert werden.

Die HALCON Standard-Dateiendung eines Deep Learning-Modells ist '.hdl'.

Das Modell kann mit read_dl_modelread_dl_modelReadDlModelReadDlModelread_dl_model eingelesen werden.

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: global (kann von jedem Thread aufgerufen werden).
Wird ohne Parallelisierung verarbeitet.

Parameter

DLModelHandleDLModelHandleDLModelHandleDLModelHandledlmodel_handle (input_control) dl_model → (handle)

Handle des Deep Learning-Modells.

FileNameFileNameFileNamefileNamefile_name (input_control) filename.write → (string)

Dateiname

Dateiendung: .hdl

Ergebnis

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

Vorgänger

read_dl_modelread_dl_modelReadDlModelReadDlModelread_dl_model, train_dl_model_batchtrain_dl_model_batchTrainDlModelBatchTrainDlModelBatchtrain_dl_model_batch, train_dl_model_anomaly_datasettrain_dl_model_anomaly_datasetTrainDlModelAnomalyDatasetTrainDlModelAnomalyDatasettrain_dl_model_anomaly_dataset, set_dl_model_paramset_dl_model_paramSetDlModelParamSetDlModelParamset_dl_model_param

Modul

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

Operatoren