3.3步骤三:模型推理 部署代码里最核心的部分就是要定义基于OpenVINO 开发套件的预测器,这里使用CPU作为模型的部署平台,可以看到通过read_model这个函数接口我们可以直接读取原始的.pdmodel格式模型,省去了之前繁杂的离线转化过程。此外我们需要通过compile_model这个函数讲读取后的模型在指定的硬件平台进行加载和编译。最后创...
ov::CompiledModel compiled_model = ie.compile_model(model,"CPU");infer_request = compiled_model.create_infer_request; 如果有多个输入层的模型,想动态修改输入层与模型输入的格式,然后再创建推理请求,代码实现如下: ov::Core ie;std::cout<<"model file: "<<settings.getweight_file<<std::endl;< spa...
compiled_model=core.compile_model(model=model, device_name="AUTO") #您可以限定设备使用AUTO Plugin: compiled_model=core.compile_model(model=model, device_name="AUTO:GPU,CPU") #您也可以剔除使用AUTO Plugin的设备: compiled_model=core.compile_model(model=model, device_name="AUTO:-CPU") AUTO Plu...
ov::CompiledModelcompiled_model=ie.compile_model(model,"CPU");infer_request=compiled_model.create_infer_request(); 如果有多个输入层的模型,想动态修改输入层与模型输入的格式,然后再创建推理请求,代码实现如下: ov::Coreie;std::cout<<"model file: "<<settings.getweight_file()<<std::endl;automodel...
compiled_model = ie.compile_model(model=model, device_name="CPU") output_layer = compiled_model.output(0) means = np.zeros((224,224,3), dtype=np.float32) means[: ,:] = (0.485,0.456,0.406) dev = np.zeros((224,224,3), dtype=np.float32) ...
unet_model = core.compile_model(UNET_OV_PATH, device.value) ov_config = {"INFERENCE_PRECISION_HINT": "f32"} if device.value != "CPU" else {} vae_decoder = core.compile_model(VAE_DECODER_OV_PATH, device.value, ov_config) 左滑查看更多 ...
# compile the model for latency mode model = core.compile_model(model, device_name="AUTO", config={"PERFORMANCE_HINT": "LATENCY"}) 此笔记本演示如何使用上述预处理、模型加载、主要处理函数和后处理步骤来运行智能队列管理应用。该应用会分析视频流,并显示检测到的 ROI 和每个队列中的客户数量。
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...
目前OpenVINO™开发套件2022.1发行版中已完成对PaddlePaddle模型的直接支持,OpenVINO™开发套件的Model Optimizer工具已经可以直接完成对Paddle模型的离线转化,同时runtime api接口也可以直接读取加载Paddle模型到指定的硬件设备,省去了离线转换的过程,...
def load_openvino_model(model_path: str) -> Core: core = Core() model = core.read_model(model_path + ".xml") compiled_model = core.compile_model(model, "CPU") return compiled_model def rerank( compiled_model: Core, query: str, results: list[str], tokenizer: AutoTokenizer, batch_...