openvino动态onnx batchsize模型转换
时间: 2023-08-16 11:02:00 浏览: 228
OpenVINO可以将动态batchsize的ONNX模型转换为其支持的静态batchsize的模型。下面是一种实现方式:
首先,安装OpenVINO工具包,并将模型优化器(Model Optimizer)集成到环境中。该工具用于将ONNX模型转换为OpenVINO可以加载和推理的IR模型。
在转换ONNX模型之前,我们需要了解该模型的动态输入形状。通常,动态batchsize的模型在网络的输入节点上会标记为-1或None。我们可以使用ONNX Runtime库来动态推理模型并获取输入形状。
下一步是使用Model Optimizer将ONNX模型转换为IR模型。为了支持静态batchsize,我们需要在转换过程中指定batch参数。命令行示例如下:
```
python mo.py --input_model model.onnx --output_dir output --input_shape [B,C,H,W] --mean_values [mean_values] --scale_values [scale_values] --batch B
```
在命令行中,我们需要提供转换的ONNX模型,输出目录,输入形状,均值和缩放值。重要的是,在输入形状中指定batch维度并将其设置为所需的静态batchsize。
完成转换后,我们可以使用OpenVINO进行推理,输入静态batchsize的数据进行推理。
需要注意的是,在转换和推理过程中,我们需要确保模型和数据的形状匹配,以避免错误发生。如果需要批量推理,可以使用循环迭代每个批量进行推理。
这就是使用OpenVINO将动态batchsize的ONNX模型转换为静态batchsize模型的简要步骤。通过这种方式,我们可以使用OpenVINO对不同大小的批量进行高效推理。
阅读全文