ie_core.convert_model(model, input_info, model_name, model_path) 三、实验对比为了验证OpenVINO是否能够加速Pytorch模型的推理速度,我们进行了一组实验。我们使用了一个基于ResNet-50的Pytorch表情识别模型,输入图像大小为1x3x64x64,输出为8个类别的概率分布。实验中,我们分别使用原生Pytorch和OpenVINO进行推理,并...
之前 OpenVINO™ 对于 PyTorch 模型的支持也仅仅停留在 ONNX 过渡阶段,需要通过将 PyTorch 动态模型导出为 ONNX 静态格式后,才可以直接被 OpenVINO™ runtime 离线加载,虽然 PyTorch 也提供了官方的 torch.onnx.export 接口帮助开发者导出 ONNX 模型,但毕竟有这么一个“中间商”在那里,其中很多额外的配置工作也...
import torchvision import torch from openvino.tools.mo import convert_model model = torchvision.models.resnet50(pretrained=True) ov_model=convert_model(model) 对比以 ONNX 作为中间过度的方式,新 PyTorch 前端有以下特点: 目前支持的 PyTorch 模型对象有: · torch.nn.Module · torch.jit.ScriptModule ·...
同样,如果您想简单地在 OpenVINO 运行时中读取此模型以进行推理而无需转换,同样也不需要 TensorFlow。 为了在 Python 脚本中转换模型,我们进一步改进了convert_model API。例如,它允许将模型从 PyTorch 对象转换为 OpenVINO 模型,并编译模型以进行推理或将其保存到 IR 格式,请参见以下示例: 请注意,我们还简化了我们...
sd3\_model\_file,torch\_dtype=torch.float32,text\_encoder\_3=None )获取Pipeline中的Transformer模块，并将其设置为评估模式 pipeline.transformer.eval()修改forward方法为decode方法，以适应VAE解码器的特点 vae.forward = vae.decode 将VAE解码器转换为OpenVINO模型 ov_vae = ov.convert_model(vae, example_...
由于glm-edge-chat 的预训练模型是基于 PyTorch 框架的,因此我们可以利用 Optimum-intel 快速将 safetensor 格式的预训练模型转化为 OpenVINO™ 的 IR 格式,并通过 NNCF 工具对模型进行权重量化压缩,以此提升推理性能,降低资源占用。 python3 glm-edge-chat/convert.py --model_id ZhipuAI/glm-edge-1.5b-chat ...
推导的方式有很多种,可以直接运行Pytorch代码中的模型预测过程,观察所有resize的维度,或者通过其他平台的前端解释器来得到相应的维度,这里我使用TVM的ONNX解释器得到了这些resize算子的前后维度信息,不得不夸一下,TVM的ONNX解释器竟然支持op11的upsample算子。
https://github.com/pytorch/serve/tree/master/examples/pt2/torch_compile_openvino OpenVINO™ 性能提升 我们仍然专注于 AI 模型的性能表现。尽管 AIPC 的出现,LLM 在客户端的采用仍然对底层硬件产生压力。我们的优化工作覆盖了不同的支持目标,包括 CPU、GPU 和 NPU。
第三步,输入 cd C:\Program Files(x86)\Intel\openvino_2021.4.689\deployment_tools\demo,之后在输入demo_squeezenet_download_convert_run.bat来实现自动下载一个训练好的SqueezeNet model,并且使用Model Optimizer转化成IR格式的数据。(这是官方的方法,但实际上会出问题),如图4-10所示。
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