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...
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...
以下是导出YOLOv8格式IR文件脚本,亲测有效: 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::Pre...
- 运行 nncf.quantize() 来获取量化模型。 - 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,...
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...
- 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: ...
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。
compress_model_weights(compressed_model) # Step 8: Save the compressed model to the desired path. optimized_save_dir = Path(save_dir).joinpath("optimized") save_model(compressed_model, Path(Path.cwd()).joinpath(optimized_save_dir), config["model"]["model_name"]) ...
save_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True) # make dir # Step 1: Load the model. model = load_model(config["model"]) # Step 2: Initialize the data loader. data_loader = YOLOv5DataLoader(config["dataset"]) # Step 3 (Optional. Required for AccuracyAwareQuantization): Initialize the me...
# Save the onnx model weights keras2onnx.save_model(onnx_model, onnx_model_weights) 运行成功后会在“models”文件夹中自动生成名为my_tiramisu.onnx的ONNX模型,用以进行OpenVINO™ 工具套件的优化部署。 1.3 使用Model_Optimizer优化模型 使用OpenVINO™ <工具套件将ONNX模型转换为IR格式文件,需要以下几...