ov_model = core.read_model(fp32_path) quantized_model = nncf.quantize( ov_model, nncf_calibration_dataset, preset=nncf.QuantizationPreset.MIXED, subset_size=300 ) nncf_int8_path = f"{MODEL_PATH}/NNCF_INT8_openvino_model/{MODEL_NAME}_int8.xml" serialize(quantized_model, nncf_int8_path)...
解决方法:用HETERO模式,把不支持的算子放在CPU运行,其余算子在GPU运行。 model=core.read_model(xml_path);// --- Step 5. Loading a model to the device ---for(auto&&op:model->get_ops()){op->get_rt_info()["/Resize"]="CPU";op->get_rt_info()["output"]="CPU";op->get_rt_info()...
首先需要创建一个 Core 对象,然后需要管理当前系统下的可用设备 2 使用read_model() 读取 Intermediate Representation(IR )到 ov::Model 的对象中 3 确定模型的输入和输出格式,模型运行的执行精度、数据通道的排列顺序、图像的大小或颜色格式,将需要的配置文件加载传递到设备中 4 在特定的硬件设备下编译网络并加载...
3.利用openvino.save_model()保存量化为INT8格式的模型 部分代码如下: %%skip not $to_quantize.value import nncf from nncf.scopes import IgnoredScope if UNET_INT8_OV_PATH.exists(): print("Loading quantized model") quantized_unet = core.read_model(UNET_INT8_OV_PATH) else: unet = core.read_...
// 创建IE插件, 查询支持硬件设备ov::Core core;std::stringmodel_onnx ="D:/python/yolov5-7.0/yolov5s.onnx";automodel = core.read_model(model_onnx);ov::CompiledModel cmodel = core.compile_model(model,"CPU"); // create infer requestautorequest = cmodel.create_infer_request;cv::Mat ...
通过Core.read_model () 方法获得的 Model 对象和通过 Core.compile_model () 方法获得的 CompiledModel 对象,都支持直接访问属性获取输入与输出层信息。以 Model 对象获取模型信息为例,下面是所使用的 API 方法: Input/Output 主要是封装了模型网络层,可以通过下面 API 实现获取模型的详细信息: ...
usingModelmodel=core.read_model("./model.xml");//读取模型文件 usingCompiledModelcompiled_model=core.compiled_model(model,"AUTO");//将模型加载到设备 usingInferRequestinfer_request=compiled_model.create_infer_request;//创建推理通道 usingTensorinput_tensor=infer_request.get_tensor("images");//获取输...
publicRTDETRPredictor(stringmodel_path,stringlabel_path,stringdevice_name ="CPU",boolpostprcoess =true){ INFO("Model path: "+ model_path); INFO("Device name: "+ device_name); core =newCore(); model = core.read_model(model_path); ...
初始化 OpenVINO Runtime Core Core core =newCore(); 读取本地模型(将图片数据预处理方式编译到模型) Model model = core.read_model(tb_model_path.Text); 将模型编译到指定设备 CompiledModel compiled_model = core.compile_model(model, cb_device.SelectedItem.ToString()); ...
ov_encoder_model = core.read_model(ov_encoder_path) ov_encoder = core.compile_model(ov_encoder_model) 掩码预测器 本次代码示例需要导出的模型带有参数return_single_mask=True。这意味着模型将只返回最佳掩码,而不是返回多个掩码。对于高分辨率图像,这可以在放大掩码开销大的情况下提升运行时速度。