As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá.

# Usando MXNet -Neuron e o compilador Neuron AWS
<a name="tutorial-inferentia-mxnet-neuron"></a>

A API de compilação MXNet -Neuron fornece um método para compilar um gráfico de modelo que você pode executar em um dispositivo Inferentia. AWS 

 Neste exemplo, você usa a API para compilar um modelo ResNet -50 e usá-lo para executar inferência. 

 Para obter mais informações sobre o SDK do Neuron, consulte a [Documentação do SDK do AWS Neuron](https://awsdocs-neuron.readthedocs-hosted.com/en/latest/neuron-guide/neuron-frameworks/mxnet-neuron/index.html). 

**Topics**
+ [

## Pré-requisitos
](#tutorial-inferentia-mxnet-neuron-prerequisites)
+ [

## Ative o ambiente Conda
](#tutorial-inferentia-mxnet-neuron-activate)
+ [

## Compilação ResNet50
](#tutorial-inferentia-mxnet-neuron-compilation)
+ [

## ResNet50 Inferência
](#tutorial-inferentia-mxnet-neuron-inference)

## Pré-requisitos
<a name="tutorial-inferentia-mxnet-neuron-prerequisites"></a>

 Antes de usar este tutorial, você precisa ter concluído os passos da configuração em [Lançamento de uma instância DLAMI com Neuron AWS](tutorial-inferentia-launching.md). Também é necessário conhecer a aprendizagem profunda e o uso da DLAMI. 

## Ative o ambiente Conda
<a name="tutorial-inferentia-mxnet-neuron-activate"></a>

 Ative o ambiente MXNet -Neuron conda usando o seguinte comando: 

```
source activate aws_neuron_mxnet_p36
```

Para sair do ambiente Conda atual, execute: 

```
source deactivate
```

## Compilação ResNet50
<a name="tutorial-inferentia-mxnet-neuron-compilation"></a>

Crie um script Python chamado **mxnet\$1compile\$1resnet50.py** com o conteúdo a seguir. Esse script usa a API Python de compilação MXNet -Neuron para compilar um modelo -50. ResNet 

```
import mxnet as mx
import numpy as np

print("downloading...")
path='http://data.mxnet.io/models/imagenet/'
mx.test_utils.download(path+'resnet/50-layers/resnet-50-0000.params')
mx.test_utils.download(path+'resnet/50-layers/resnet-50-symbol.json')
print("download finished.")

sym, args, aux = mx.model.load_checkpoint('resnet-50', 0)

print("compile for inferentia using neuron... this will take a few minutes...")
inputs = { "data" : mx.nd.ones([1,3,224,224], name='data', dtype='float32') }

sym, args, aux = mx.contrib.neuron.compile(sym, args, aux, inputs)

print("save compiled model...")
mx.model.save_checkpoint("compiled_resnet50", 0, sym, args, aux)
```

 Compile o modelo usando o seguinte comando: 

```
python mxnet_compile_resnet50.py
```

 A compilação demora alguns minutos. Quando ela terminar, os seguintes arquivos estarão no diretório atual: 

```
resnet-50-0000.params
resnet-50-symbol.json
compiled_resnet50-0000.params
compiled_resnet50-symbol.json
```

## ResNet50 Inferência
<a name="tutorial-inferentia-mxnet-neuron-inference"></a>

Crie um script Python chamado **mxnet\$1infer\$1resnet50.py** com o conteúdo a seguir. Esse script faz download de uma imagem de amostra e a usa para executar a inferência com o modelo compilado. 

```
import mxnet as mx
import numpy as np

path='http://data.mxnet.io/models/imagenet/'
mx.test_utils.download(path+'synset.txt')

fname = mx.test_utils.download('https://raw.githubusercontent.com/awslabs/mxnet-model-server/master/docs/images/kitten_small.jpg')
img = mx.image.imread(fname)

# convert into format (batch, RGB, width, height)
img = mx.image.imresize(img, 224, 224) 
# resize
img = img.transpose((2, 0, 1)) 
# Channel first
img = img.expand_dims(axis=0) 
# batchify
img = img.astype(dtype='float32')

sym, args, aux = mx.model.load_checkpoint('compiled_resnet50', 0)
softmax = mx.nd.random_normal(shape=(1,))
args['softmax_label'] = softmax
args['data'] = img
# Inferentia context
ctx = mx.neuron()

exe = sym.bind(ctx=ctx, args=args, aux_states=aux, grad_req='null')
with open('synset.txt', 'r') as f:
    labels = [l.rstrip() for l in f]

exe.forward(data=img)
prob = exe.outputs[0].asnumpy()
# print the top-5
prob = np.squeeze(prob)
a = np.argsort(prob)[::-1] 
for i in a[0:5]:
    print('probability=%f, class=%s' %(prob[i], labels[i]))
```

 Execute a inferência com o modelo compilado usando o seguinte comando: 

```
python mxnet_infer_resnet50.py
```

 A saída será semelhante a: 

```
probability=0.642454, class=n02123045 tabby, tabby cat
probability=0.189407, class=n02123159 tiger cat
probability=0.100798, class=n02124075 Egyptian cat
probability=0.030649, class=n02127052 lynx, catamount
probability=0.016278, class=n02129604 tiger, Panthera tigris
```

**Próxima etapa**  
[Usando o MXNet -Neuron Model Serving](tutorial-inferentia-mxnet-neuron-serving.md)