onnx转bin和xml

您可以使用ONNX Runtime提供的工具将ONNX模型转换为bin和xml格式。

步骤如下：

1. 安装ONNX Runtime。您可以在ONNX Runtime官方网站上找到相应的安装指南。

2. 使用ONNX Runtime的命令行工具`onnxruntime_tools`来执行转换。以下是一个示例命令：

onnxruntime_converter --model model.onnx --output model

这将生成两个文件：`model.bin`和`model.xml`，分别包含模型的权重和结构定义。

请注意，`onnxruntime_converter`命令可能会有一些其他选项，可以根据需要进行调整。您可以使用`onnxruntime_converter --help`命令获取更多信息和选项的说明。

希望这可以帮助到您！

相关问题

onnx转openvino

ONNX 是一种跨平台的深度学习模型格式，而 OpenVINO 是 Intel 公司推出的一种用于优化和加速深度学习推理的工具包。因此，将 ONNX 模型转换为 OpenVINO 可以让我们在 Intel 平台上更高效地运行深度学习模型。

以下是将 ONNX 模型转换为 OpenVINO 的一般步骤：

1. 安装 OpenVINO 工具包。可以从 Intel 官网下载并安装。

2. 转换模型。使用 OpenVINO 工具包中的 Model Optimizer 工具将 ONNX 模型转换为 OpenVINO 支持的 IR（Intermediate Representation）格式。例如，可以使用以下命令：

   mo.py --input_model model.onnx --model_name model --output_dir output/ --data_type FP32

这将把 ONNX 模型转换为 OpenVINO 的 IR 格式，并在 output 目录中生成两个文件：model.xml 和 model.bin。

3. 加载模型。使用 OpenVINO 的 Inference Engine API 加载和运行转换后的模型。例如，可以使用以下代码加载模型：

   # 导入必要的库和模块
   import cv2
   import numpy as np
   from openvino.inference_engine import IECore

   # 加载 IR 模型
   ie = IECore()
   net = ie.read_network(model='output/model.xml', weights='output/model.bin')

   # 加载推理引擎
   exec_net = ie.load_network(network=net, device_name='CPU')

   # 准备输入数据
   input_blob = next(iter(net.inputs))
   n, c, h, w = net.inputs[input_blob].shape
   input_data = np.ones((n, c, h, w))

   # 进行推理
   output_blob = next(iter(net.outputs))
   result = exec_net.infer(inputs={input_blob: input_data})

这将加载 IR 模型，创建推理引擎并准备输入数据。最后，使用 exec_net.infer() 方法进行推理，并获得输出结果。

需要注意的是，具体的转换和加载方法可能因模型和平台而异，上述代码仅供参考。

yolov8模型转换onnx为om文件

YOLOv8是一种先进的目标检测算法，而ONNX是一个开源的神经网络模型交换格式，OMA（Open Model Archive）则是OpenVINO工具包中用于打包和分发模型的一种格式。将YOLOv8模型从ONNX转换为OMA通常涉及以下几个步骤：

1. **模型转换**：首先，你需要使用支持ONNX的库，比如`onnx2tensorflow`、`torch-onnx`等，将YOLOv8的ONNX模型转换成TensorFlow、PyTorch或其他OpenVINO兼容的格式。

# 示例（假设你已安装了onnx-tf）
import onnx
import tf2onnx

model_onnx = onnx.load("yolov8.onnx")
tf_model = tf2onnx.tfonnx.process_tf_graph(model_onnx.graph)

2. **优化转换后的模型**：对转换后的模型进行一些优化，如剪枝、量化等，以便提高性能并减小文件大小。

3. **封装为OpenVINO IR（Intermediate Representation）**：使用OpenVINO的Model Optimizer（mo），将优化后的模型转换为IR格式。这一步会生成`.xml`和`.bin`文件，构成IR模型。

mo --input_model yolov8_optimized.pb --output yolo_v8.xml --data_type FP16 --save_format ONNX

4. **打包为OMA**：最后，你可以使用`ova_package`命令将`.xml`和`.bin`文件以及相关的配置信息打包为OMA文件。

ova_package -m yolo_v8.xml -i yolo_v8.bin -o yolov8_oma.ova