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_...
ov_model = ov.convert_model("D:/python/my_yolov8_train_demo/yolov8n.onnx",input=[[1, 3, 640, 640]])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::preprocess::PrePostProcessor ppp(model);ov::preproces...
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」及文件夹「assets」及「variables」,接下来我们就可以将此档案转换为IR格式。 下载的tensorflo...
利用openvino.save_model() 保存量化为INT8格式的模型 部分代码如下: 运行效果如下: 根据同样的文本 text prompt,检测一下量化后模型的生成效果: 当然推理时间上的表现有何提升呢,我们也欢迎大家利用如下的代码在自己的机器上实测一下: 小结 整个的步骤就是这样!现在就开始跟着我们提供的代码和步骤,动手试试用 Ope...
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。
- 使用 openvino.save_model() 函数保存 INT8 模型。 注:由于量化需要一定的硬件资源(64G 以上的内存),之后我直接附上了量化后的模型,你可以直接下载使用。 06 运行量化后模型 由于量化 unet 的过程需要的内存可能比较大,且耗时较长,我提前导出了量化后 unet 模型,此处给出下载地址: ...
ov_model=ov.convert_model("D:/python/my_yolov8_train_demo/yolov8n.onnx",input=[[1, 3, 640, 640]])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::preprocess::PrePostProcessorppp(model);ov::preprocess::In...
- 使用 openvino.save_model() 函数保存 INT8 模型。 注:由于量化需要一定的硬件资源(64G 以上的内存),之后我直接附上了量化后的模型,你可以直接下载使用。 06 运行量化后模型 由于量化 unet 的过程需要的内存可能比较大,且耗时较长,我提前导出了量化后 unet 模型,此处给出下载地址: ...
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...
exe.run(pdpd.static.default_startup_program()) # 执行器执行并保存模型 outs = exe.run(feed={'input_x': x}, fetch_list=[out]) saveModel(name, exe, feedkeys=['input_x'], fetchlist=[out], inputs=[x], outputs=[outs[0]], target_dir=sys.argv[1]) return outs[0] def main()...