OpenVINO IR与 ONNX模型加载速度的对比与实现

最新推荐文章于 2025-10-09 05:40:36 发布

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#openvino #人工智能

本文比较了OpenVINOIR和ONNX格式在模型加载速度、优化、硬件兼容性和运行时性能上的差异，强调了OpenVINO在Intel硬件上的优势，同时指出ONNX在跨框架兼容性方面的灵活性。

模型加载速度区别

模型加载速度的快慢通常取决于多个因素，包括模型格式、模型的大小和复杂性、使用的框架以及底层硬件。关于 OpenVINO IR (.xml/.bin) 和 ONNX 格式在模型加载上的对比，以下是一些主要考虑因素：

优化和兼容性：
- OpenVINO IR： OpenVINO Toolkit 专为 Intel 架构优化，可以提供针对 Intel CPU、GPU、VPU 等的特定优化。IR 格式是为了与 OpenVINO 兼容和优化而设计的，可以更好地利用 Intel 硬件的特性。
- ONNX： ONNX 是一个开放格式，用于在不同的深度学习框架之间移植模型。虽然它在不同框架之间提供了良好的兼容性，但它可能不会针对特定硬件进行优化。
加载时间：
- 加载模型的时间不仅取决于模型的格式，还受到底层解析和编译过程的影响。OpenVINO 在将模型转换为 IR 格式时进行了优化，这可能在加载时提供速度上的优势。
- 使用 ONNX 格式时，模型加载速度可能受限于框架对 ONNX 的支持和解析效率。
运行时推理性能：
- OpenVINO IR 格式的模型在推理时可能表现更佳，尤其是在 Intel 硬件上，因为 OpenVINO 会针对这些硬件进行特定的优化。
- ONNX 模型在不同框架下的推理性能可能因框架的实现和优化水平而异。
硬件依赖性：
- 如果您使用的是 Intel 的硬件，特别是 CPU 或 Movidius VPU，使用 OpenVINO IR 格式可能会提供更好的性能。
- 对于非 Intel 硬件，ONNX 可能是一个更通用的选择，尽管可能需要额外的优化以实现最佳性能。

总之，如果您在 Intel 硬件上进行模型部署，使用 OpenVINO IR 格式可能会在模型加载和运行时推理上提供性能上的优势。这是因为 OpenVINO 对 Intel 硬件有针对性的优化。而在非特定于 Intel 的硬件或需要跨框架兼容性的情况下，ONNX 可能是一个更灵活的选择。

整体部署代码实现

window
onnx版：pth——onnx——C++部署onnx
IR版：pth——onnx——xml/bin——C++部署xml

onnx版

pth转化为onnx（python版）

import torch
import torch.onnx
import os.path as osp
import numpy as np
import onnx
import onnxruntime as ort
import torchvision
checkpoint_path = "model.pth"
model =</