Ubuntu将onnx转为IR

可以使用OpenVINO工具包将ONNX模型转换为IR（Intermediate Representation）格式。IR是一种中间表示格式，它可以被OpenVINO用于优化和部署深度学习模型。

以下是一些步骤来将ONNX模型转换为IR格式：

1. 安装OpenVINO工具包，并设置环境变量。

2. 使用OpenVINO Model Optimizer工具将ONNX模型转换为IR格式。执行以下命令：

   mo.py --input_model <path_to_onnx_model> --output_dir <output_directory> --model_name <model_name>

其中，`<path_to_onnx_model>` 是ONNX模型的路径，`<output_directory>` 是IR输出目录，`<model_name>` 是IR模型的名称。

3. 在转换完成后，您将在指定的输出目录中找到生成的IR模型文件。

请注意，转换过程可能会因模型的复杂性而有所不同。您可能需要在转换过程中提供其他参数或配置文件，以适应您的特定模型和需求。您可以参考OpenVINO文档中有关ONNX模型转换的更多细节和选项。

希望这些信息对您有所帮助！如果您有任何进一步的问题，请随时提问。

相关问题

ubuntu安装onnx

要在Ubuntu上安装ONNX，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，根据参考中提供的方法，安装libjasper-dev库，解决可能出现的报错。

2. 在https://github.com/microsoft/onnxruntime/releases 上下载适用于Linux的ONNX Runtime版本。选择与您的系统兼容的版本进行下载，例如onnxruntime-linux-x64-1.12.0.tgz。

3. 解压下载的文件，并将其放置在适当的目录中。

4. 在安装onnx_tensorrt的python包之前，需编辑setup.py文件以指定pycuda的安装版本，避免兼容性问题。您可以参考中提供的示例设置。请注意，该设置仅适用于Ubuntu 16.04和Python 3.6。

5. 执行安装命令，可以使用pip来安装onnx_tensorrt。例如，使用以下命令安装最新版本的onnx_tensorrt：

   pip install onnx_tensorrt

6. 等待安装完成后，您就可以在Ubuntu上使用ONNX了。

请注意，以上步骤仅提供了一种可能的安装方法，具体步骤可能会因系统版本和软件包版本的不同而有所变化。建议您在安装之前查阅官方文档或相关资源，以获取最新的安装指南和说明。

ubuntu 查看onnx版本

可以通过以下命令来查看Ubuntu上安装的onnx版本：

pip show onnx

执行该命令后，会输出onnx的详细信息，其中包括版本号等信息。

如果你想查看已安装的所有Python包及其版本，可以使用以下命令：

pip list

该命令会列出所有已安装的Python包及其版本信息。