config = {"PERFORMANCE_HINT": "THROUGHPUT"} compiled_model = core.compile_model(model, "GPU", config) 向右滑动查看完整代码 无论是通过设置 BATCH:GPU,还是选择”THROUGHPUT”的推理模式,推理的 batch size 值都会自动进行选取。选取的方式是查询当前设备的 ov::optimal_batch_size 属性并且通过模型拓扑结构...
同时打开Windows任务管理器,观察CPU和iGPU的利用率。 图1-6 config={“PERFORMANE_HINT”:”THROUGPUT”}的执行行为 1.2.4 PERFORMANCE_HINT设置 如1.1.2节所述,AUTO插件的执行行为取决于compile_model()方法的config参数的PERFORMANCE_HI...
config **=** {\"PERFORMANCE_HINT\"**:** \"THROUGHPUT\"} compiled_model **=** core.compile_model(model, \"GPU\", config) 1. 2. 无论是通过设置BATCH:GPU,还是选择"THROUGHPUT"的推理模式,推理的batch size值都会自动进行选取。选取的方式是查询当前设备的 ov::optimal_batch_size (https://doc...
$benchmark_app -hint none -dBATCH:GPU-m ‘path to your favorite model’ 另外一种方法是:在GPU推理时,选择性能模式为”THROUGHPUT”,该功能将会被自动触发。所以在示例代码中添加如下两行,即可在GPU进行推理时,启动Auto-batching功能: config={"PERFORMANCE_HINT":"THROUGHPUT"} compiled_model=core.compile_...
模型编译使用这个代码:compiled_model = ie.compile_model(model,device_name="CPU",config={'PERFORMANCE_HINT': 'LATENCY'})。使用这个代码需要注意的地方: device_name;device_name可以选择“CPU”,“GPU”或者“AUTO”,根据不同的硬件条件进行选择。如果明确电脑没有GPU,那么就使用CPU,不要使用默认值AUTO。本人...
自动批处理无需开发者手动指定。当compile_model()方法的config参数设置为{“PERFORMANCE_HINT”: ”THROUGHPUT”}时,OpenVINOTM Runtime会自动启动自动批处理执行,如图1-3所示,让开发人员以最少的编码工作即可享受计算设备利用率和吞吐量的提高。 图1-3 自动启动自动批处理执行 ...
compiled_model = core.compile_model(model=model,config={ "CACHE_DIR":"PATH to folder to save cache model"}) 优化策略二:在PERFORMANCE_HINT中选择Latency模式 若在应用中设定多推理线程的话,势必会同时拉起非常多的推理线程,这样会导致推理设备的初始负载非常大,虽然可以得到比较大的图像推理吞吐量,但是初次...
OvExtensions.printf_model_info(model);// --- Step 3. Loading a model to the device ---start = DateTime.Now; CompiledModel compiled_model = core.compile_model(model, device);// --- Step 4. Create an infer request ---InferRequest infer_request = compiled_model.create_infer_request...
model = core.read_model(model_path) # compile the model for latency mode model = core.compile_model(model, device_name="NPU", config={"PERFORMANCE_HINT": "LATENCY"}) 在推理之前和之后都需要进行 预处理:和 后处理 https://github.com/openvinotoolkit/openvino_build_deploy/blob/ead86243e7227e...
compiled_model = ie.compile_model(model=model, device_name="CPU") input_layer = compiled_model.input(0) output_layer = compiled_model.output(0) print("model input info: {}".format(input_layer)) print("model output info: {}".format(output_layer)) ...