models 包

使用 Azure ML 硬件加速模型服务加速的模型的 Python 表示形式。

模块

accel_model	包含 HW 加速模型的抽象基类的模块。
doesnotexisterror	不存在错误。
utils	模型的实用程序 - 大多与预处理相关。

类

Densenet121	Densenet 的 Float-32 版本。 此模型采用 RGB 格式，且缩放系数为 0.017
QuantizedDensenet121	Densenet 的量化版本。 此模型采用 RGB 格式。
QuantizedResnet152	Renset-152 的量化版本。
QuantizedResnet50	Renset-50 的量化版本。
QuantizedSsdVgg	SSD-VGG 的量化版本。 此模型采用 RGB 格式。
QuantizedVgg16	VGG-16 的量化版本。 此模型采用 RGB 格式。
Resnet152	Resnet-152 的 Float-32 版本。
Resnet50	Resnet-50 的 Float-32 版本。
SsdVgg	SSD-VGG 的 Float-32 版本。 此模型采用 RGB 格式。
Vgg16	VGG-16 的 Float-32 版本。 此模型采用 RGB 格式。

函数

preprocess_array

创建一个采用图像字节数组并返回正则化图像的 tensorflow 操作。

preprocess_array(in_images, order='RGB', scaling_factor=1.0, output_height=224, output_width=224, preserve_aspect_ratio=True)

参数

in_images

必需

图像字节的 [?] 维张量。 （通常为占位符）

order

默认值: RGB

通道顺序 -“BGR”或“RGB”

scaling_factor

默认值: 1.0

通道值的乘数

output_height

默认值: 224

输出图像高度

output_width

默认值: 224

输出图像宽度

preserve_aspect_ratio

默认值: True

如果为 True，则在缩放时保留图像纵横比

返回

图像的 float32 像素值的 [?, output_height, output_width, 3] 维张量。