ov.save_model(ov_model, str("D:/bird_test/back1/yolov8_ov.xml")) 图像预处理 OpenVINO已经有自己的预处理方式,代码如下: ov::PrePostProcessor ppp(model); ov::InputInfo& input = ppp.input(tensor_name); // we only need to know where is C dimension input.model().set_layout("...C"...
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...
model_path="path/to/your/model.onnx"onnx.save(model,model_path)# use a temporary file for modelimportopenvinoasovov_model=ov.convert_model('model.onnx')### Option 1: Save to OpenVINO IR:# save model to OpenVINO IR for later useov.save_model(ov_model,'model.xml')### Option 2: ...
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...
tiny_vae.save_config(output_path / "vae_decoder") convert_tiny_vae(save_path, model_dir) 从文本到图像生成 现在,我们就可以进行文本到图像的生成了,我们使用优化后的 openvino pipeline 加载转换后的模型文件并推理;只需要指定一个文本输入,就可以生成我们想要的图像结果。
compiled_model.input()是 OpenVINO API 中的一个方法,用于获取编译后的模型输入节点的信息。 1. 函数概述 compiled_model.input()返回的是一个对象或列表,包含编译后模型的输入节点信息。主要用于在推理过程中获取输入的详细属性,例如输入节点的名称、数据类型、维度等。
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...
convert_tiny_vae(save_path, model_dir) 03 从文本到图像生成 现在,我们就可以进行文本到图像的生成了,我们使用优化后的openvino pipeline 加载转换后的模型文件并推理;只需要指定一个文本输入,就可以生成我们想要的图像结果。 from optimum.intel.openvino import OVStableDiffusionXLPipeline ...
r = compiled_model(i)[output_key] counter += 1 if r.argmax() == y[idx] else 0 print('{:.6f}'.format(counter/len(y))) 0.995782 使用OpenVINO推理的精度跟tensorflow模型推理精度一致,同样达到了99.58%。我们在模型转换时将原模型数据格式压缩为 FP16,这一操作并没有导致精度下降。
r=compiled_model(i)[output_key] counter+= 1ifr.argmax() == y[idx]else0print('{:.6f}'.format(counter/len(y))) 0.995782 使用OpenVINO推理的精度跟tensorflow模型推理精度一致,同样达到了99.58%。我们在模型转换时将原模型数据格式压缩为 FP16,这一操作并没有导致精度下降。