也就是说,当TM已经训练好模型之后,就可以点选右上角的「Export Model」导出模型。 开启导出模型窗口后,点选:1.Tensorflow,然后点选单元格式为2.Savemodel,最后选3.Downloadmy model。 此时下载的档案内容包含一个文本文件「labels.txt」及文件夹「model.savedmodel」,而在文件夹内则包含「saved_model.pb」及文件...
optimum-cli export openvino --model <model_id_or_path> --task <task> <out_dir> 其中,--model 参数是来自HuggingFace Hub的模型 ID 或带有模型 ID 的已经将模型下载到本地目录的路径地址(使用.save_pretrained方法保存),--task是导出模型应解决的支持任务之一。对于LLM,它将是 text-generation-with-past。
onnx.export(model,(dummy_input,),'model.onnx') 2.由于各深度学习框架训练导出的模型格式不一,需利用OpenVINO的模型优化器将模型转换为统一格式; """方式一""" from openvino.runtime import serialize serialize(model_onnx,xml_path='model/exported_onnx_model.xml') """方式二""" # 在终端使用输入...
6)创建cmake文件(如果此步失败,重新执行前请务必把build文件夹里的生成文件清除)注意加粗处需修改。 cmake -CMAKE_USE_WIN32_THREADS_INIT=0N -DNGRAPH_PDPD_FRONTEND_ENABLE=ON -DENABLE_SAMPLES=OFF -DENABLE_CLDNN=OFF -DENABLE_PYTHON=ON -DNGRAPH_PYTHON_BUILD_ENABLE=ON -DNGRAPH_ONNX_IMPORT_ENABLE...
//pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple optimum auto-gptq pip install openvino-tokenizersOpenVINO加速支持pip install --upgrade-strategy eager optimum[openvino,nncf] export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com optimum-cli export openvino --model "TinyLlama/TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0" --weight-format fp...
optimum-cli export openvino --model <model_id_or_path> --task <task> <out_dir> 其中,--model 参数是来自HuggingFace Hub的模型 ID 或带有模型 ID 的已经将模型下载到本地目录的路径地址(使用.save_pretrained方法保存),--task是导出模型应解决的支持任务之一。对于LLM,它将是 text-generation-with-past...
dummy_input1 = torch.randn(1, 3, 224, 224)torch.onnx.export(model, (dummy_input1), "resnet_model.onnx", verbose=True) 然后直接运行命令行就可以转换IR格式文件,截图如下: 模型下载 安装完成Dev Tools之后,下载模型,只要执行命令行即可:举例如下: ...
python tools/export_model.py -c configs/rtdetr/rtdetr_r50vd_6x_coco.yml -o weights=https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/rtdetr_r50vd_6x_coco.pdparams trt=True --output_dir=output_inference 下表为导出模型输入输出节点信息: ...
# paddle2onnx import os, time import matplotlib.pyplot as plt import paddle from PIL import Image import numpy as np import pandas as pd model_file_path="Hapi_MyCNN1" model = paddle.jit.load(model_file_path) paddle.onnx.export(model, 'work') ONNX2IR To convert an ONNX* model: ...
python prune_paddle_model.py --model_dir mot_ppyoloe_l_36e_pipeline --model_filename model.pdmodel --params_filename model.pdiparams --output_names tmp_16 concat_14.tmp_0 --save_dir export_model 如表4 所示,提供了模型裁剪命令说明,大家可以根据自己设置进行模型裁剪,当前命令裁剪的模型目前已经...