🤖 AIによる機械翻訳（非公式） — これは OpenCV 5.0.0 公式リファレンス（英語）を AI (Claude) で自動翻訳したものです。訳に誤りを含む場合があります。正確な情報は公式英語版（原文）を参照してください。

java.lang.Object
- org.opencv.dnn.Net

```
public class Net extends java.lang.Object
```
このクラスは包括的な人工ニューラルネットワークの作成と操作を可能にする。ニューラルネットワークは有向非巡回グラフ(DAG)として表現され、頂点はLayerのインスタンス、エッジは各レイヤの入力と出力の関係を指定する。各ネットワークレイヤは、そのネットワーク内で一意の整数idと一意の文字列名を持つ。LayerIdはレイヤ名またはレイヤidのいずれかを格納できる。このクラスはインスタンスの参照カウントをサポートする。すなわち、コピーは同一のインスタンスを指す。

フィールドの要約

フィールド
Modifier and Type Field Description

protected long nativeObj

コンストラクタの要約

コンストラクタ
Modifier Constructor Description

Net()

protected Net(long addr)

メソッドの要約

すべてのメソッド静的メソッドインスタンスメソッド具象メソッド非推奨メソッド
Modifier and Type	Method	Description
`static Net`	`__fromPtr__(long addr)`
`void`	`connect(java.lang.String outPin, java.lang.String inpPin)`	Connects output of the first layer to input of the second layer.
`void`	`disableKVCache()`	Disables KV-Cache for all AttentionOnnxI layers
`java.lang.String`	`dump()`	Dump net to String
`void`	`dumpToFile(java.lang.String path)`	Dump net structure, hyperparameters, backend, target and fusion to dot file
`void`	`dumpToPbtxt(java.lang.String path)`	Dump net structure, hyperparameters, backend, target and fusion to pbtxt file
`boolean`	`empty()`	Returns true if there are no layers in the network.
`void`	`enableFusion(boolean fusion)`	Enables or disables layer fusion in the network.
`void`	`enableKVCache()`	Enables KV-Cache for all AttentionOnnxI layers
`void`	`enableWinograd(boolean useWinograd)`	Enables or disables the Winograd compute branch.
`void`	`finalizeNet()`	Finalizes the network configuration and prepares it for inference.
`Mat`	`forward()`	Runs forward pass to compute output of layer with name `outputName`.
`Mat`	`forward(java.lang.String outputName)`	Runs forward pass to compute output of layer with name `outputName`.
`void`	`forward(java.util.List<Mat> outputBlobs)`	Runs forward pass to compute output of layer with name `outputName`.
`void`	`forward(java.util.List<Mat> outputBlobs, java.lang.String outputName)`	Runs forward pass to compute output of layer with name `outputName`.
`void`	`forward(java.util.List<Mat> outputBlobs, java.util.List<java.lang.String> outBlobNames)`	Runs forward pass to compute outputs of layers listed in `outBlobNames`.
`void`	`forwardAndRetrieve(java.util.List<java.util.List<Mat>> outputBlobs, java.util.List<java.lang.String> outBlobNames)`	Runs forward pass to compute outputs of layers listed in `outBlobNames`.
`long`	`getFLOPS(java.util.List<MatOfInt> netInputShapes, MatOfInt netInputTypes)`	Computes FLOP for whole loaded model with specified input shapes.
`Layer`	`getLayer(int layerId)`	Returns pointer to layer with specified id or name which the network use.
`Layer`	`getLayer(java.lang.String layerName)`	Deprecated. Use int getLayerId(const String &layer)
`Layer`	`getLayer(DictValue layerId)`	Deprecated. to be removed
`int`	`getLayerId(java.lang.String layer)`	Converts string name of the layer to the integer identifier.
`java.util.List<java.lang.String>`	`getLayerNames()`
`int`	`getLayersCount(java.lang.String layerType)`	Returns count of layers of specified type.
`void`	`getLayerShapes(java.util.List<MatOfInt> netInputShapes, MatOfInt netInputTypes, int layerId, java.util.List<MatOfInt> inLayerShapes, java.util.List<MatOfInt> outLayerShapes)`	The only overload of getLayerShapes that should be kept in 5.x
`void`	`getLayerTypes(java.util.List<java.lang.String> layersTypes)`	Returns list of types for layer used in model.
`void`	`getMemoryConsumption(java.util.List<MatOfInt> netInputShapes, MatOfInt netInputTypes, long[] weights, long[] blobs)`	Computes bytes number which are required to store all weights and intermediate blobs for model.
`long`	`getNativeObjAddr()`
`Mat`	`getParam(int layer)`	Returns parameter blob of the layer.
`Mat`	`getParam(int layer, int numParam)`	Returns parameter blob of the layer.
`Mat`	`getParam(java.lang.String layerName)`
`Mat`	`getParam(java.lang.String layerName, int numParam)`
`void`	`getPerfProfile(java.util.List<java.lang.String> names, java.util.List<java.lang.String> timems, java.util.List<java.lang.String> counts)`	Returns profiling data captured during the last forward pass.
`long`	`getPerfProfile(MatOfDouble timings)`	Returns overall time for inference and timings (in ticks) for layers.
`MatOfInt`	`getUnconnectedOutLayers()`	Returns indexes of layers with unconnected outputs.
`java.util.List<java.lang.String>`	`getUnconnectedOutLayersNames()`	Returns names of layers with unconnected outputs.
`void`	`printPerfProfile()`	Prints the profile captured during the last forward pass in a formatted table using CV_LOG_INFO.
`static Net`	`readFromModelOptimizer(java.lang.String xml, java.lang.String bin)`	Create a network from Intel's Model Optimizer intermediate representation (IR).
`static Net`	`readFromModelOptimizer(MatOfByte bufferModelConfig, MatOfByte bufferWeights)`	Create a network from Intel's Model Optimizer in-memory buffers with intermediate representation (IR).
`int`	`registerOutput(java.lang.String outputName, int layerId, int outputPort)`	Registers network output with name Function may create additional 'Identity' layer.
`void`	`resetKVCache()`	Resets KV-Cache for all AttentionOnnxI layers
`void`	`setInput(Mat blob)`	Sets the new input value for the network
`void`	`setInput(Mat blob, java.lang.String name)`	Sets the new input value for the network
`void`	`setInput(Mat blob, java.lang.String name, double scalefactor)`	Sets the new input value for the network
`void`	`setInput(Mat blob, java.lang.String name, double scalefactor, Scalar mean)`	Sets the new input value for the network
`void`	`setInputShape(java.lang.String inputName, MatOfInt shape)`	Specify shape of network input.
`void`	`setInputsNames(java.util.List<java.lang.String> inputBlobNames)`	Sets outputs names of the network input pseudo layer.
`void`	`setParam(int layer, int numParam, Mat blob)`	Sets the new value for the learned param of the layer.
`void`	`setParam(java.lang.String layerName, int numParam, Mat blob)`	Sets the parameter blob of a layer identified by its name or output tensor name.
`void`	`setPreferableBackend(int backendId)`	Ask network to use specific computation backend where it supported.
`void`	`setPreferableTarget(int targetId)`	Ask network to make computations on specific target device.

クラス java.lang.Object から継承したメソッド
clone, equals, finalize, getClass, hashCode, notify, notifyAll, toString, wait, wait, wait

- フィールドの詳細
  - nativeObj
```
protected final long nativeObj
```
- コンストラクタの詳細
  - Net
```
protected Net(long addr)
```
  - Net
```
public Net()
```
- メソッドの詳細
  - getNativeObjAddr
```
public long getNativeObjAddr()
```
  - __fromPtr__
```
public static Net __fromPtr__(long addr)
```
  - readFromModelOptimizer
```
public static Net readFromModelOptimizer(java.lang.String xml,
                                         java.lang.String bin)
```
    Create a network from Intel's Model Optimizer intermediate representation (IR).
    
    引数:
    
    xml - ネットワークのトポロジーを記述した XML 構成ファイル。
    
    bin - 学習済み重みを含むバイナリファイル。IntelのModel Optimizerからインポートされたネットワークは、IntelのInference Engineバックエンドで実行される。
    
    戻り値:
    
    自動生成
  - readFromModelOptimizer
```
public static Net readFromModelOptimizer(MatOfByte bufferModelConfig,
                                         MatOfByte bufferWeights)
```
    Create a network from Intel's Model Optimizer in-memory buffers with intermediate representation (IR).
    
    引数:
    
    bufferModelConfig - モデルの構成を含むバッファ。
    
    bufferWeights - モデルの学習済み重みを含むバッファ。
    
    戻り値:
    
    Net オブジェクト。
  - empty
```
public boolean empty()
```
    Returns true if there are no layers in the network.
    
    戻り値:
    
    自動生成
  - dump
```
public java.lang.String dump()
```
    Dump net to String
    
    戻り値:
    
    構造、ハイパーパラメータ、バックエンド、ターゲット、フュージョンを表す文字列。このメソッドはsetInput()の後に呼び出す。正しいバックエンド、ターゲット、フュージョンを確認するには、forward()の後に実行する。
  - dumpToFile
```
public void dumpToFile(java.lang.String path)
```
    Dump net structure, hyperparameters, backend, target and fusion to dot file
    
    引数:
    
    path - .dot拡張子を持つ出力ファイルへのパス SEE: dump()
  - dumpToPbtxt
```
public void dumpToPbtxt(java.lang.String path)
```
    Dump net structure, hyperparameters, backend, target and fusion to pbtxt file
    
    引数:
    
    path - .pbtxt拡張子を持つ出力ファイルへのパス Netron (https://netron.app) を使って対象ファイルを開き、モデルを可視化する。このメソッドはsetInput()の後に呼び出す。正しいバックエンド、ターゲット、フュージョンを確認するには、forward()の後に実行する。
  - getLayerId
```
public int getLayerId(java.lang.String layer)
```
    Converts string name of the layer to the integer identifier.
    
    引数:
    
    layer - 自動生成
    
    戻り値:
    
    レイヤの id。レイヤが見つからなかった場合は -1。
  - getLayerNames
```
public java.util.List<java.lang.String> getLayerNames()
```
  - getLayer
```
public Layer getLayer(int layerId)
```
    Returns pointer to layer with specified id or name which the network use.
    
    引数:
    
    layerId - 自動生成
    
    戻り値:
    
    自動生成
  - getLayer
```
@Deprecated
public Layer getLayer(java.lang.String layerName)
```
    Deprecated.
    Use int getLayerId(const String &layer)
    
    引数:
    
    layerName - 自動生成
    
    戻り値:
    
    自動生成
  - getLayer
```
@Deprecated
public Layer getLayer(DictValue layerId)
```
    Deprecated.
    to be removed
    
    引数:
    
    layerId - 自動生成
    
    戻り値:
    
    自動生成
  - connect
```
public void connect(java.lang.String outPin,
                    java.lang.String inpPin)
```
    Connects output of the first layer to input of the second layer.
    
    引数:
    
    outPin - 1つ目のレイヤ出力の記述子。
    
    inpPin - 2つ目のレイヤ入力の記述子。記述子は次のテンプレートに従う <DFN><layer_name>[.input_number]</DFN>: - テンプレートの1つ目の部分 <DFN>layer_name</DFN> は追加されたレイヤの文字列名である。この部分が空の場合、ネットワーク入力の擬似レイヤが使用される。- テンプレートの2つ目の省略可能な部分 <DFN>input_number</DFN> は、レイヤ入力の番号またはそのラベルのいずれかである。この部分が省略された場合、1つ目のレイヤ入力が使用される。SEE: setNetInputs(), Layer::inputNameToIndex(), Layer::outputNameToIndex()
  - registerOutput
```
public int registerOutput(java.lang.String outputName,
                          int layerId,
                          int outputPort)
```
    Registers network output with name Function may create additional 'Identity' layer.
    
    引数:
    
    outputName - 出力の識別子
    
    layerId - 2つ目のレイヤの識別子
    
    outputPort - 2つ目のレイヤ入力の番号
    
    戻り値:
    
    束縛されたレイヤのインデックス (layerId と同じか、新たに作成されたもの)
  - setInputsNames
```
public void setInputsNames(java.util.List<java.lang.String> inputBlobNames)
```
    Sets outputs names of the network input pseudo layer. Each net always has special own the network input pseudo layer with id=0. This layer stores the user blobs only and don't make any computations. In fact, this layer provides the only way to pass user data into the network. As any other layer, this layer can label its outputs and this function provides an easy way to do this.
    
    引数:
    
    inputBlobNames - 自動生成
  - setInputShape
```
public void setInputShape(java.lang.String inputName,
                          MatOfInt shape)
```
    Specify shape of network input.
    
    引数:
    
    inputName - 自動生成
    
    shape - 自動生成
  - forward
```
public Mat forward(java.lang.String outputName)
```
    Runs forward pass to compute output of layer with name outputName.
    
    引数:
    
    outputName - 出力を取得したいレイヤの名前
    
    戻り値:
    
    指定されたレイヤの1つ目の出力のblob。デフォルトではネットワーク全体に対して順伝播を実行する。
  - forward
```
public Mat forward()
```
    Runs forward pass to compute output of layer with name outputName.
    
    戻り値:
    
    指定されたレイヤの1つ目の出力のblob。デフォルトではネットワーク全体に対して順伝播を実行する。
  - forward
```
public void forward(java.util.List<Mat> outputBlobs,
                    java.lang.String outputName)
```
    Runs forward pass to compute output of layer with name outputName.
    
    引数:
    
    outputBlobs - 指定されたレイヤのすべての出力blobを格納する。
    
    outputName - 出力を取得したいレイヤの名前。outputName が空の場合、ネットワーク全体に対して順伝播を実行する。
  - forward
```
public void forward(java.util.List<Mat> outputBlobs)
```
    Runs forward pass to compute output of layer with name outputName.
    
    引数:
    
    outputBlobs - 指定されたレイヤのすべての出力blobを格納する。outputName が空の場合、ネットワーク全体に対して順伝播を実行する。
  - forward
```
public void forward(java.util.List<Mat> outputBlobs,
                    java.util.List<java.lang.String> outBlobNames)
```
    Runs forward pass to compute outputs of layers listed in outBlobNames.
    
    引数:
    
    outputBlobs - 指定されたレイヤ群の1つ目の出力のblobを格納する。
    
    outBlobNames - 出力を取得したいレイヤ群の名前
  - forwardAndRetrieve
```
public void forwardAndRetrieve(java.util.List<java.util.List<Mat>> outputBlobs,
                               java.util.List<java.lang.String> outBlobNames)
```
    Runs forward pass to compute outputs of layers listed in outBlobNames.
    
    引数:
    
    outputBlobs - outBlobNames で指定された各レイヤのすべての出力blobを格納する。
    
    outBlobNames - 出力を取得したいレイヤ群の名前
  - setPreferableBackend
```
public void setPreferableBackend(int backendId)
```
    Ask network to use specific computation backend where it supported.
    
    引数:
    
    backendId - バックエンドの識別子。SEE: Backend
  - setPreferableTarget
```
public void setPreferableTarget(int targetId)
```
    Ask network to make computations on specific target device.
    
    引数:
    
    targetId - ターゲット識別子。SEE: Target サポートされているバックエンド/ターゲットの組み合わせ一覧: | | DNN_BACKEND_OPENCV | DNN_BACKEND_INFERENCE_ENGINE | DNN_BACKEND_CUDA | |------------------------|--------------------|------------------------------|-------------------| | DNN_TARGET_CPU | + | + | | | DNN_TARGET_OPENCL | + | + | | | DNN_TARGET_OPENCL_FP16 | + | + | | | DNN_TARGET_MYRIAD | | + | | | DNN_TARGET_FPGA | | + | | | DNN_TARGET_CUDA | | | + | | DNN_TARGET_CUDA_FP16 | | | + | | DNN_TARGET_HDDL | | + | |
  - finalizeNet
```
public void finalizeNet()
```
    Finalizes the network configuration and prepares it for inference. This method must be called after setting backend/target via setPreferableBackend() and setPreferableTarget(), and before the first forward() call. It creates the underlying execution session (e.g. ONNX Runtime session) on the configured backend/target. If not called explicitly, the first forward() will call it automatically. Calling finalizeNet() early lets you pay the one-time setup cost at a predictable point and catch configuration errors before inference.
  - setInput
```
public void setInput(Mat blob,
                     java.lang.String name,
                     double scalefactor,
                     Scalar mean)
```
    Sets the new input value for the network
    
    引数:
    
    blob - 新しいblob。CV_32F または CV_8U のビット深度を持つ必要がある。
    
    name - 入力レイヤの名前。
    
    scalefactor - 省略可能な正規化スケール。
    
    mean - 省略可能な平均値の減算値。記述子の形式についてはSEE: connect(String, String) を参照。スケールまたは平均値が指定された場合、最終的な入力blobは次のように計算される: \(input(n,c,h,w) = scalefactor \times (blob(n,c,h,w) - mean_c)\)
  - setInput
```
public void setInput(Mat blob,
                     java.lang.String name,
                     double scalefactor)
```
    Sets the new input value for the network
    
    引数:
    
    blob - 新しいblob。CV_32F または CV_8U のビット深度を持つ必要がある。
    
    name - 入力レイヤの名前。
    
    scalefactor - 省略可能な正規化スケール。記述子の形式についてはSEE: connect(String, String) を参照。スケールまたは平均値が指定された場合、最終的な入力blobは次のように計算される: \(input(n,c,h,w) = scalefactor \times (blob(n,c,h,w) - mean_c)\)
  - setInput
```
public void setInput(Mat blob,
                     java.lang.String name)
```
    Sets the new input value for the network
    
    引数:
    
    blob - 新しいblob。CV_32F または CV_8U のビット深度を持つ必要がある。
    
    name - 入力レイヤの名前。記述子の形式についてはSEE: connect(String, String) を参照。スケールまたは平均値が指定された場合、最終的な入力blobは次のように計算される: \(input(n,c,h,w) = scalefactor \times (blob(n,c,h,w) - mean_c)\)
  - setInput
```
public void setInput(Mat blob)
```
    Sets the new input value for the network
    
    引数:
    
    blob - 新しいblob。CV_32F または CV_8U のビット深度を持つ必要がある。記述子の形式についてはSEE: connect(String, String) を参照。スケールまたは平均値が指定された場合、最終的な入力blobは次のように計算される: \(input(n,c,h,w) = scalefactor \times (blob(n,c,h,w) - mean_c)\)
  - setParam
```
public void setParam(int layer,
                     int numParam,
                     Mat blob)
```
    Sets the new value for the learned param of the layer.
    
    引数:
    
    layer - レイヤの名前またはid。
    
    numParam - Layer::blobs 配列におけるレイヤ引数のインデックス。
    
    blob - 新しい値。SEE: Layer::blobs 注意: 新しいblobの形状が以前の形状と異なる場合、以降の順伝播が失敗する可能性がある。
  - setParam
```
public void setParam(java.lang.String layerName,
                     int numParam,
                     Mat blob)
```
    Sets the parameter blob of a layer identified by its name or output tensor name.
    
    引数:
    
    layerName - レイヤー名（従来エンジン）またはONNXの生の出力テンソル名（ENGINE_NEW）。
    
    numParam - 更新する定数の重み入力のインデックス（0 = カーネル、1 = バイアスなど）。
    
    blob - 新しいパラメータ値。
  - getParam
```
public Mat getParam(int layer,
                    int numParam)
```
    Returns parameter blob of the layer.
    
    引数:
    
    layer - レイヤの名前またはid。
    
    numParam - Layer::blobs 配列におけるレイヤ引数のインデックス。SEE: Layer::blobs
    
    戻り値:
    
    自動生成
  - getParam
```
public Mat getParam(int layer)
```
    Returns parameter blob of the layer.
    
    引数:
    
    layer - レイヤの名前またはid。SEE: Layer::blobs
    
    戻り値:
    
    自動生成
  - getParam
```
public Mat getParam(java.lang.String layerName,
                    int numParam)
```
  - getParam
```
public Mat getParam(java.lang.String layerName)
```
  - getUnconnectedOutLayers
```
public MatOfInt getUnconnectedOutLayers()
```
    Returns indexes of layers with unconnected outputs. FIXIT: Rework API to registerOutput() approach, deprecate this call
    
    戻り値:
    
    自動生成
  - getUnconnectedOutLayersNames
```
public java.util.List<java.lang.String> getUnconnectedOutLayersNames()
```
    Returns names of layers with unconnected outputs. FIXIT: Rework API to registerOutput() approach, deprecate this call
    
    戻り値:
    
    自動生成
  - getLayerShapes
```
public void getLayerShapes(java.util.List<MatOfInt> netInputShapes,
                           MatOfInt netInputTypes,
                           int layerId,
                           java.util.List<MatOfInt> inLayerShapes,
                           java.util.List<MatOfInt> outLayerShapes)
```
    The only overload of getLayerShapes that should be kept in 5.x
    
    引数:
    
    netInputShapes - 自動生成
    
    netInputTypes - 自動生成
    
    layerId - 自動生成
    
    inLayerShapes - 自動生成
    
    outLayerShapes - 自動生成
  - getFLOPS
```
public long getFLOPS(java.util.List<MatOfInt> netInputShapes,
                     MatOfInt netInputTypes)
```
    Computes FLOP for whole loaded model with specified input shapes.
    
    引数:
    
    netInputShapes - すべてのネット入力に対する形状のベクトル。
    
    netInputTypes - ネットワークの全入力に対する型のベクトル。
    
    戻り値:
    
    計算された FLOP。
  - getLayerTypes
```
public void getLayerTypes(java.util.List<java.lang.String> layersTypes)
```
    Returns list of types for layer used in model.
    
    引数:
    
    layersTypes - 型を返す出力引数。
  - getLayersCount
```
public int getLayersCount(java.lang.String layerType)
```
    Returns count of layers of specified type.
    
    引数:
    
    layerType - 型。
    
    戻り値:
    
    レイヤの数
  - getMemoryConsumption
```
public void getMemoryConsumption(java.util.List<MatOfInt> netInputShapes,
                                 MatOfInt netInputTypes,
                                 long[] weights,
                                 long[] blobs)
```
    Computes bytes number which are required to store all weights and intermediate blobs for model.
    
    引数:
    
    netInputShapes - すべてのネット入力に対する形状のベクトル。
    
    netInputTypes - ネットワークの全入力に対する型のベクトル。
    
    weights - 重みの結果バイト列を格納する出力引数。
    
    blobs - 中間ブロブの結果バイト列を格納する出力引数。
  - enableFusion
```
public void enableFusion(boolean fusion)
```
    Enables or disables layer fusion in the network.
    
    引数:
    
    fusion - フュージョンを有効にする場合はtrue、無効にする場合はfalse。フュージョンはデフォルトで有効。
  - enableWinograd
```
public void enableWinograd(boolean useWinograd)
```
    Enables or disables the Winograd compute branch. The Winograd compute branch can speed up 3x3 Convolution at a small loss of accuracy.
    
    引数:
    
    useWinograd - Winograd演算ブランチを有効にする場合はtrue。デフォルトはtrue。
  - getPerfProfile
```
public long getPerfProfile(MatOfDouble timings)
```
    Returns overall time for inference and timings (in ticks) for layers. Indexes in returned vector correspond to layers ids. Some layers can be fused with others, in this case zero ticks count will be return for that skipped layers. Supported by DNN_BACKEND_OPENCV on DNN_TARGET_CPU only.
    
    引数:
    
    timings - すべてのレイヤーのティック計時を格納するベクトル。
    
    戻り値:
    
    モデル推論の総ティック数。
  - enableKVCache
```
public void enableKVCache()
```
    Enables KV-Cache for all AttentionOnnxI layers
  - disableKVCache
```
public void disableKVCache()
```
    Disables KV-Cache for all AttentionOnnxI layers
  - resetKVCache
```
public void resetKVCache()
```
    Resets KV-Cache for all AttentionOnnxI layers
  - getPerfProfile
```
public void getPerfProfile(java.util.List<java.lang.String> names,
                           java.util.List<java.lang.String> timems,
                           java.util.List<java.lang.String> counts)
```
    Returns profiling data captured during the last forward pass. Entries are sorted by time in descending order. Empty vectors are returned if profiling is disabled (DNN_PROFILE_NONE).
    
    引数:
    
    names - 自動生成
    
    timems - 自動生成
    
    counts - 自動生成
  - printPerfProfile
```
public void printPerfProfile()
```
    Prints the profile captured during the last forward pass in a formatted table using CV_LOG_INFO. In DNN_PROFILE_DETAILED mode, prints per-layer label, time, and percentage. In DNN_PROFILE_SUMMARY mode, prints per-type count, time, and percentage. Does nothing if profiling is disabled (DNN_PROFILE_NONE) or all timings are zero.

コンストラクタ
Modifier	Constructor	Description
	`Net()`
`protected`	`Net(long addr)`

クラス Net

フィールドの要約

コンストラクタの要約

メソッドの要約

クラス java.lang.Object から継承したメソッド

フィールドの詳細

nativeObj

コンストラクタの詳細

Net

Net

メソッドの詳細

getNativeObjAddr

__fromPtr__

readFromModelOptimizer

readFromModelOptimizer

empty

dump

dumpToFile

dumpToPbtxt

getLayerId

getLayerNames

getLayer

getLayer

getLayer

connect

registerOutput

setInputsNames

setInputShape

forward

forward

forward

forward

forward

forwardAndRetrieve

setPreferableBackend

setPreferableTarget

finalizeNet

setInput

setInput

setInput

setInput

setParam

setParam

getParam

getParam

getParam

getParam

getUnconnectedOutLayers

getUnconnectedOutLayersNames

getLayerShapes

getFLOPS

getLayerTypes

getLayersCount

getMemoryConsumption

enableFusion

enableWinograd

getPerfProfile

enableKVCache

disableKVCache

resetKVCache

getPerfProfile

printPerfProfile

fromPtr