onnx转openvino
时间: 2023-10-11 18:13:28 浏览: 151
将ONNX模型转换为OpenVINO模型可以使用OpenVINO的Model Optimizer工具。Model Optimizer支持将Caffe、TensorFlow、MXNet、Kaldi和ONNX模型转换为OpenVINO IR格式。下面是将ONNX模型转换为OpenVINO模型的步骤:
1. 安装OpenVINO工具包,可以从Intel官网下载并按照说明安装。
2. 下载ONNX模型,并使用ONNX Runtime验证模型是否可以正常运行。
3. 将ONNX模型转换为Intermediate Representation (IR)格式,使用以下命令:
```
python3 mo.py --input_model <path_to_onnx_model> --model_name <model_name> --input <input_name> --output <output_name>
```
其中,`<path_to_onnx_model>`是ONNX模型的路径,`<model_name>`是生成的IR格式模型的名称,`<input_name>`和`<output_name>`是模型的输入和输出名称。
4. 模型转换完成后,将生成的IR格式模型用于推理。
更多关于OpenVINO的模型转换和推理的详细信息可以在OpenVINO官方文档中找到。
相关问题
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:
```python
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:
```bash
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。
```python
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。
openvino动态onnx batchsize模型转换
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。