paddlex模型转openvino的IR模型

你可以使用OpenVINO的Model Optimizer来将PaddleX模型转换为OpenVINO的IR模型。以下是一些基本步骤：

1. 安装OpenVINO和PaddleX：

- 安装OpenVINO：请根据官方文档安装适合您系统的OpenVINO。
- 安装PaddleX：您可以通过pip安装PaddleX：`pip install paddlex`

2. 准备PaddleX模型：使用PaddleX训练或下载一个预训练模型。

3. 使用PaddleX提供的方法将模型转换为Paddle Inference模型：

   import paddlex as pdx

   # 加载模型
   model = pdx.load_model('path_to_model')

   # 导出Paddle Inference模型
   model.export_onnx('path_to_output_dir/onnx_model')

4. 使用Model Optimizer将ONNX模型转换为OpenVINO的IR模型：

   python /path/to/openvino/deployment_tools/model_optimizer/mo.py \
       --input_model /path/to/onnx_model/model.onnx \
       --output_dir /path/to/output_dir \
       --input_shape [1,3,224,224] \
       --input image \
       --output output

其中，`--input_shape` 指定输入图像的形状，`--input` 和 `--output` 指定输入和输出节点的名称。

5. 载入和推理OpenVINO的IR模型：

使用OpenVINO的推理引擎（Inference Engine）载入IR模型，并进行推理。

   import cv2
   import numpy as np
   from openvino.inference_engine import IECore

   # 加载模型
   ie = IECore()
   net = ie.read_network(model='path_to_xml/model.xml', weights='path_to_bin/model.bin')

   # 加载输入图像
   input_image = cv2.imread('path_to_input_image')
   input_image = cv2.resize(input_image, (224, 224))
   input_image = np.transpose(input_image, (2, 0, 1))
   input_image = np.expand_dims(input_image, axis=0)

   # 进行推理
   exec_net = ie.load_network(network=net, device_name='CPU')
   output = exec_net.infer(inputs={'image': input_image})

   # 处理输出
   output_data = output['output']

这些是将PaddleX模型转换为OpenVINO的IR模型的基本步骤。请确保按照OpenVINO和PaddleX的官方文档进行操作，以确保正确安装和使用。