model_c

#include<model_c.h>

Model定义了MindSpore中编译和运行的模型。

公有函数和数据类型

function
MSStatus MSExportModel(MSModelHandle model, MSModelType model_type, const char model_file,MSQuantizationType quantization_type, bool export_inference_only,char *output_tensor_name, size_t num)
MSStatus MSExportModelBuffer(MSModelHandle model, MSModelType model_type, char *model_data, size_t data_size,MSQuantizationType quantization_type, bool export_inference_only,char **output_tensor_name, size_t num)
MSStatus MSExportWeightsCollaborateWithMicro(MSModelHandle model, MSModelType model_type,const char weight_file, bool is_inference, bool enable_fp16,char *changeable_weights_name, size_t num)
MSStatus MSModelBuild(MSModelHandle model, const void* model_data, size_t data_size, MSModelType model_type, const MSContextHandle model_context)
MSStatus MSModelBuildFromFile(MSModelHandle model, const char* model_path, MSModelType model_type,const MSContextHandle model_context)
size_t MSModelCalcWorkspaceSize(MSModelHandle model)
MSModelHandle MSModelCreate()
void MSModelDestroy(MSModelHandle* model)
MSStatus MSModelExportWeight(const MSModelHandle model, const char* export_path)
MSTensorHandle MSModelGetInputByTensorName(const MSModelHandle model, const char* tensor_name)
MSTensorHandleArray MSModelGetInputs(const MSModelHandle model)
float MSModelGetLearningRate(MSModelHandle model)
MSTensorHandle MSModelGetOutputByTensorName(const MSModelHandle model, const char* tensor_name)
MSTensorHandleArray MSModelGetOutputs(const MSModelHandle model)
bool MSModelGetTrainMode(MSModelHandle model)
MSTensorHandleArray MSModelGetWeights(MSModelHandle model)
MSStatus MSModelPredict(MSModelHandle model, const MSTensorHandleArray inputs, MSTensorHandleArray* outputs,const MSKernelCallBackC before, const MSKernelCallBackC after)
MSStatus MSModelResize(MSModelHandle model, const MSTensorHandleArray inputs, MSShapeInfo* shape_infos,size_t shape_info_num)
MSStatus MSModelRunStep(MSModelHandle model, const MSKernelCallBackC before, const MSKernelCallBackC after)
MSStatus MSModelSetLearningRate(MSModelHandle model, float learning_rate)
MSStatus MSModelSetTrainMode(const MSModelHandle model, bool train)
MSStatus MSModelSetTrainMode(MSModelHandle model, bool train)
void MSModelSetWorkspace(MSModelHandle model, void* workspace, size_t workspace_size)
MSStatus MSModelSetupVirtualBatch(MSModelHandle model, int virtual_batch_multiplier, float lr, float momentum)
MSStatus MSModelUpdateWeights(MSModelHandle model, const MSTensorHandleArray new_weights)
MSStatus MSRunStep(MSModelHandle model, const MSKernelCallBackC before, const MSKernelCallBackC after)
MSTrainCfgHandle MSTrainCfgCreate()
void MSTrainCfgDestroy(MSTrainCfgHandle *train_cfg)
char *MSTrainCfgGetLossName(MSTrainCfgHandle train_cfg, size_t num)
MSOptimizationLevel MSTrainCfgGetOptimizationLevel(MSTrainCfgHandle train_cfg)
void MSTrainCfgSetLossName(MSTrainCfgHandle train_cfg, const char **loss_name, size_t num)
void MSTrainCfgSetOptimizationLevel(MSTrainCfgHandle train_cfg, MSOptimizationLevel level)
void MSStatus MSTrainModelBuild(MSModelHandle model, const void *model_data, size_t data_size, MSModelType model_type,const MSContextHandle model_context, const MSTrainCfgHandle train_cfg)
MSStatus MSTrainModelBuildFromFile(MSModelHandle model, const char *model_path, MSModelType model_type,const MSContextHandle model_context, const MSTrainCfgHandle train_cfg)

定义

MS_MAX_SHAPE_NUM

#define MS_MAX_SHAPE_NUM 32

MSTensor最大支持的维度为MS_MAX_SHAPE_NUM。

公有函数

MSExportModel

MSStatus MSExportModel(MSModelHandle model, MSModelType model_type, const char *model_file,
                              MSQuantizationType quantization_type, bool export_inference_only,
                              char **output_tensor_name, size_t num)

导出训练模型，仅在训练时有效。

参数
- mode: 模型对象句柄。
- model_type: 模型文件类型。
- model_file: 模型路径。
- quantization_type: 模型量化类型。
- export_inference_only: 是否仅导出推理模型。
- output_tensor_name: 用于设置导出推理模型的输出张量名称，默认为空，此时导出完整推理模型。
- num: 输出张量名称数量。
返回值

枚举类型的状态码MSStatus，若返回MSStatus::kMSStatusSuccess则证明成功。

MSExportModelBuffer

MSStatus MSExportModelBuffer(MSModelHandle model, MSModelType model_type, char **model_data, size_t *data_size,
                                    MSQuantizationType quantization_type, bool export_inference_only,
                                    char **output_tensor_name, size_t num)

从内存缓存导出训练模型，仅在训练时有效。

参数
- mode: 模型对象句柄。
- model_type: 模型文件类型。
- model_data: 模型的缓存数据。
- data_size: 导出模型的缓存大小。
- quantization_type: 模型量化类型。
- export_inference_only: 是否仅导出推理模型。
- output_tensor_name: 用于设置导出推理模型的输出张量名称，默认为空，此时导出完整推理模型。
- num: 输出张量名称数量。
返回值

枚举类型的状态码MSStatus，若返回MSStatus::kMSStatusSuccess则证明成功。

MSExportWeightsCollaborateWithMicro

MSStatus MSExportWeightsCollaborateWithMicro(MSModelHandle model, MSModelType model_type,
                                                    const char *weight_file, bool is_inference, bool enable_fp16,
                                                    char **changeable_weights_name, size_t num)

导出训练模型权重，仅在端侧micro训练时有效。

参数
- mode: 模型对象句柄。
- model_type: 模型文件类型。
- weight_file: 导出权重文件路径。
- is_inference: 是否从推理图模型导出权重，当前仅支持设置为true。
- enable_fp16: 浮点权重是否以float16格式保存。
- changeable_weights_name: 设置可动态改变形状的权重张量名称。
- num: 可变权重张量名称的数量。
返回值

枚举类型的状态码MSStatus，若返回MSStatus::kMSStatusSuccess则证明成功。

MSModelBuild

MSStatus MSModelBuild(MSModelHandle model, const void* model_data, size_t data_size, MSModelType model_type, const MSContextHandle model_context)

从内存缓冲区加载并编译MindSpore模型，该选项仅MindSpore Lite有效。

参数
- model: 指向模型对象的指针。
- model_data: 内存中已经加载的模型数据地址。
- data_size: 模型数据的长度。
- model_type: 模型文件类型，具体见: MSModelType。
- model_context: 模型的上下文环境，具体见: Context。
返回值

枚举类型的状态码MSStatus，若返回MSStatus::kMSStatusSuccess则证明成功。

MSModelBuildFromFile

MSStatus MSModelBuildFromFile(MSModelHandle model, const char* model_path, MSModelType model_type,
                                     const MSContextHandle model_context)

通过模型文件中加载并编译MindSpore模型，该选项仅MindSpore Lite有效。

参数
- model: 指向模型对象的指针。
- model_path: 模型文件路径。
- model_type: 模型文件类型，具体见: MSModelType。
- model_context: 模型的上下文环境，具体见: Context。
返回值

枚举类型的状态码MSStatus，若返回MSStatus::kMSStatusSuccess则证明成功。

MSModelCalcWorkspaceSize

size_t MSModelCalcWorkspaceSize(MSModelHandle model)

计算模型工作时所需内存空间大小，该选项仅对IoT有效。(该接口未实现)

参数
- model: 指向模型对象的指针。

MSModelCreate

MSModelHandle MSModelCreate()

创建一个模型对象，该选项仅MindSpore Lite有效。

返回值

模型对象指针。

MSModelDestroy

void MSModelDestroy(MSModelHandle* model)

销毁一个模型对象，该选项仅MindSpore Lite有效。

参数
- model:指向模型对象指针的指针。

MSModelExportWeight

MSStatus MSModelExportWeight(const MSModelHandle model, const char* export_path)

将模型权重导出到二进制文件，该选项仅对IoT有效。(该接口目前仅在Micro中使用)

参数
- model: 指向模型对象的指针。
- export_path: 导出权重文件的路径。
返回值

枚举类型的状态码MSStatus，若返回MSStatus::kMSStatusSuccess则证明成功。

MSModelGetInputByTensorName

MSTensorHandle MSModelGetInputByTensorName(const MSModelHandle model,
                                            const char* tensor_name)

通过张量名获取模型的输入张量。

参数
- model: 指向模型对象的指针。
- tensor_name: 张量名称。
返回值

tensor_name所对应的输入张量的张量指针，如果输出中没有该张量则返回空。

MSModelGetInputs

MSTensorHandleArray MSModelGetInputs(const MSModelHandle model)

获取模型的输入张量数组结构体。

参数
- model: 指向模型对象的指针。
返回值

模型输入对应的张量数组结构体。

MSModelGetLearningRate

float MSModelGetLearningRate(MSModelHandle model)

获取模型学习率，仅适用于轻量训练。

参数
- mode: 模型对象句柄。
返回值

模型学习率。

MSModelGetOutputByTensorName

MSTensorHandle MSModelGetOutputByTensorName(const MSModelHandle model,
                                            const char* tensor_name)

通过张量名获取MindSpore模型的输出张量。

参数
- model: 指向模型对象的指针。
- tensor_name: 张量名。
返回值

tensor_name所对应的张量指针。

MSModelGetOutputs

MSTensorHandleArray MSModelGetOutputs(const MSModelHandle model)

获取模型的输出张量数组结构体。

参数
- model: 指向模型对象的指针。
返回值

模型输出对应的张量数组结构体。

MSModelGetTrainMode

bool MSModelGetTrainMode(MSModelHandle model)

获得模型是否为训练模式。

参数
- mode: 模型对象句柄。
返回值

bool值，是否为训练模型。

MSModelGetWeights

MSTensorHandleArray MSModelGetWeights(MSModelHandle model)

获取模型所有权重组成的tensor数组，仅适用于轻量训练。

参数
- mode: 模型对象句柄。
返回值

模型所有权重组成的tensor数组句柄。

MSModelPredict

MSStatus MSModelPredict(MSModelHandle model, const MSTensorHandleArray inputs, MSTensorHandleArray* outputs,
                               const MSKernelCallBackC before, const MSKernelCallBackC after)

执行模型推理。

参数
- model: 指向模型对象的指针。
- inputs: 模型输入对应的张量数组结构体。
- outputs: 函数输出，模型输出对应的张量数组结构体的指针。
- before: 模型推理前执行的回调函数。
- after: 模型推理后执行的回调函数。
返回值

枚举类型的状态码MSStatus，若返回MSStatus::kMSStatusSuccess则证明成功。

MSModelResize

MSStatus MSModelResize(MSModelHandle model, const MSTensorHandleArray inputs, MSShapeInfo* shape_infos,
                              size_t shape_info_num)

调整已编译模型的输入形状。

参数
- model: 指向模型对象的指针。
- inputs: 模型输入对应的张量数组结构体。
- shape_infos: 输入形状信息数组，按模型输入顺序排列的由形状信息组成的数组，模型会按顺序依次调整张量形状。
- shape_info_num: 形状信息数组的长度。
返回值

枚举类型的状态码MSStatus，若返回MSStatus::kMSStatusSuccess则证明成功。

MSModelRunStep

MSStatus MSModelRunStep(MSModelHandle model, const MSKernelCallBackC before, const MSKernelCallBackC after)

逐步运行模型，该选项仅对IoT有效。(该接口目前仅在Micro中使用)

参数
- model: 指向模型对象的指针。
- before: 模型运行前执行的回调函数。
- after: 模型运行后执行的回调函数。
返回值

枚举类型的状态码MSStatus，若返回MSStatus::kMSStatusSuccess则证明成功。

MSModelSetLearningRate

MSStatus MSModelSetLearningRate(MSModelHandle model, float learning_rate)

设置模型学习率，仅适用于轻量训练。

参数
- mode: 模型对象句柄。
- learning_rate: 设置的模型学习率。
返回值

枚举类型的状态码MSStatus，若返回MSStatus::kMSStatusSuccess则证明成功。

MSModelSetTrainMode

MSStatus MSModelSetTrainMode(const MSModelHandle model, bool train)

设置模型运行模式，该选项仅对IoT有效。(该接口目前仅在Micro中使用)

参数
- model: 指向模型对象的指针。
- train: True表示模型在训练模式下运行，否则为推理模式。
返回值

枚举类型的状态码MSStatus，若返回MSStatus::kMSStatusSuccess则证明成功。

MSModelSetTrainMode

MSStatus MSModelSetTrainMode(MSModelHandle model, bool train)

设置模型是否为训练。

参数
- mode: 模型对象句柄。
- train: bool值，指定模型是否训练。
返回值

枚举类型的状态码MSStatus，若返回MSStatus::kMSStatusSuccess则证明成功。

MSModelSetWorkspace

void MSModelSetWorkspace(MSModelHandle model, void* workspace, size_t workspace_size)

设置模型的工作空间，该选项仅对IoT有效。(该接口暂未实现)

参数
- model: 指向模型对象的指针。
- workspace: 指向工作空间的指针。
- workspace_size: 工作空间大小。

MSModelSetupVirtualBatch

MSStatus MSModelSetupVirtualBatch(MSModelHandle model, int virtual_batch_multiplier, float lr, float momentum)

配置虚拟批次训练，仅在训练时有效。

参数
- mode: 模型对象句柄。
- virtual_batch_multiplier: 虚拟批次系数，若设为小于1的数值则禁用此功能。
- lr: 虚拟批次训练使用的学习率，设为-1时采用内部默认配置。
- momentum: 虚拟批次训练中BatchNorm层使用的动量参数，设为-1时采用内部默认配置。
返回值

枚举类型的状态码MSStatus，若返回MSStatus::kMSStatusSuccess则证明成功。

MSModelUpdateWeights

MSStatus MSModelUpdateWeights(MSModelHandle model, const MSTensorHandleArray new_weights)

更新模型所有权重，仅适用于轻量训练。

参数
- mode: 模型对象句柄。
- new_weights: 需要更新的模型权重组成的tensor数组句柄。
返回值

枚举类型的状态码MSStatus，若返回MSStatus::kMSStatusSuccess则证明成功。

MSRunStep

MSStatus MSRunStep(MSModelHandle model, const MSKernelCallBackC before, const MSKernelCallBackC after)

单步模型训练，仅适用于训练。

参数
- mode: 模型对象句柄。
- before: 模型执行前回调函数。
- after: 模型执行后回调函数。
返回值

枚举类型的状态码MSStatus，若返回MSStatus::kMSStatusSuccess则证明成功。

MSTrainCfgCreate

MSTrainCfgHandle MSTrainCfgCreate()

创建一个训练配置对象，仅适用于训练。

返回值

训练配置对象句柄。

MSTrainCfgDestroy

void MSTrainCfgDestroy(MSTrainCfgHandle *train_cfg)

销毁一个TrainCfg对象，仅适用于训练。

参数
- train_cfg: 指向训练配置对象的指针。

MSTrainCfgGetLossName

char **MSTrainCfgGetLossName(MSTrainCfgHandle train_cfg, size_t *num)

获取训练配置中指定loss位置编号的loss名称，仅适用于训练。

参数
- train_cfg: 指向训练配置对象句柄。
- num: 需要获得loss名称的位置编号。
返回值

loss名称。

MSTrainCfgGetOptimizationLevel

MSOptimizationLevel MSTrainCfgGetOptimizationLevel(MSTrainCfgHandle train_cfg)

用于从训练配置中获得优化级别，仅适用于训练。

参数
- train_cfg: 指向训练配置对象句柄。
返回值

训练优化级别的句柄。

MSTrainCfgSetLossName

void MSTrainCfgSetLossName(MSTrainCfgHandle train_cfg, const char **loss_name, size_t num)

用于指定训练配置中指定loss位置编号的loss名称，仅适用于训练。

参数
- train_cfg: 指向训练配置对象句柄。
- loss_name: 用户需要定义loss的名称。
- num: 用户需要定义loss的位置编号。

MSTrainCfgSetOptimizationLevel

void MSTrainCfgSetOptimizationLevel(MSTrainCfgHandle train_cfg, MSOptimizationLevel level)

用于指定训练配置中优化级别，仅适用于训练。

参数
- train_cfg: 指向训练配置对象句柄。
- level: 训练优化级别对象句柄。

MSTrainModelBuild

MSStatus MSTrainModelBuild(MSModelHandle model, const void *model_data, size_t data_size, MSModelType model_type,
                                  const MSContextHandle model_context, const MSTrainCfgHandle train_cfg)

从模型缓冲区构建可在设备上运行的训练模型，仅适用于训练。

参数
- mode: 模型对象句柄。
- model_data: 模型文件读取的缓存。
- data_size: 模型文件缓存的字节数。
- model_type: 模型文件的类型。
- model_context: 模型执行期间上下文。
- train_cfg: 训练使用的配置。
返回值

枚举类型的状态码MSStatus，若返回MSStatus::kMSStatusSuccess则证明成功。

MSTrainModelBuildFromFile

MSStatus MSTrainModelBuildFromFile(MSModelHandle model, const char *model_path, MSModelType model_type,
                                          const MSContextHandle model_context, const MSTrainCfgHandle train_cfg)

从模型路径构建可在设备上运行的训练模型，仅适用于训练。

参数
- mode: 模型对象句柄。
- model_path: 模型文件的存储路径。
- model_type: 模型文件的类型。
- model_context: 模型执行期间上下文。
- train_cfg: 训练使用的配置。
返回值

枚举类型的状态码MSStatus，若返回MSStatus::kMSStatusSuccess则证明成功。

公有数据类型

MSCallBackParamC

typedef struct MSCallBackParamC {
  char* node_name;
  char* node_type;
} MSCallBackParamC;

回调函数中存储的算子信息的参数。

成员变量
- node_name: 算子名称。
- node_type: 算子类型。

MSKernelCallBackC

typedef bool (*MSKernelCallBackC)(const MSTensorHandleArray inputs,
                                  const MSTensorHandleArray outputs,
                                  const MSCallBackParamC kernel_Info);

回调函数指针类型。该函数指针是用于MSModelPredict接口，是在算子执行前或执行后运行的回调函数。

MSModelHandle

typedef void* MSModelHandle;

模型对象指针。

MSShapeInfo

#define MS_MAX_SHAPE_NUM 32
typedef struct MSShapeInfo {
  size_t shape_num;
  int64_t shape[MS_MAX_SHAPE_NUM];
} MSShapeInfo;

维度信息结构体，最大支持的维度为MS_MAX_SHAPE_NUM。

成员变量
- shape_num: 维度数组长度。
- shape: 维度数组。

MSTensorHandleArray

typedef struct MSTensorHandleArray {
  size_t handle_num;
  MSTensorHandle* handle_list;
} MSTensorHandleArray;

张量数组结构体

成员变量
- handle_num: 张量数组长度。
- handle_list: 张量数组。

MSTrainCfgHandle

typedef void* MSTrainCfgHandle;

模型训练配置对象指针。