openvino2tensorflow 项目常见问题解决方案

openvino2tensorflow 项目常见问题解决方案

openvino2tensorflow This script converts the ONNX/OpenVINO IR model to Tensorflow's saved_model, tflite, h5, tfjs, tftrt(TensorRT), CoreML, EdgeTPU, ONNX and pb. PyTorch (NCHW) -> ONNX (NCHW) -> OpenVINO (NCHW) -> openvino2tensorflow -> Tensorflow/Keras (NHWC/NCHW) -> TFLite (NHWC/NCHW). And the conversion from .pb to saved_model and from saved_model to .pb and from .pb to .tflite and saved_model to .tflite and saved_model to onnx. Support for building environments with Docker. It is possible to directly access the host PC GUI and the camera to verify the operation. NVIDIA GPU (dGPU) support. Intel iHD GPU (iGPU) support. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/openvino2tensorflow

项目基础介绍

openvino2tensorflow 是一个开源项目，旨在帮助开发者将 ONNX 或 OpenVINO IR 模型转换为 TensorFlow 的 saved_model、tflite、h5、tfjs、tftrt、CoreML、EdgeTPU、ONNX 和 pb 格式。该项目的主要编程语言是 Python，并且支持通过 Docker 构建环境，方便用户在不同平台上进行模型转换。

新手使用注意事项及解决方案

1. 环境配置问题

问题描述： 新手在配置环境时，可能会遇到依赖库安装失败或版本不兼容的问题。

解决步骤：

1. 检查 Python 版本： 确保使用的是 Python 3.6 或更高版本。
2. 使用虚拟环境： 建议使用 virtualenv 或 conda 创建独立的 Python 环境，避免与其他项目冲突。
3. 安装依赖库： 根据项目 requirements.txt 文件，使用 pip install -r requirements.txt 安装所有依赖库。
4. 使用 Docker： 如果本地环境配置复杂，建议使用项目提供的 Docker 镜像，简化环境配置过程。

2. 模型转换失败

问题描述： 在将 ONNX 或 OpenVINO IR 模型转换为 TensorFlow 格式时，可能会遇到转换失败的情况。

解决步骤：

1. 检查模型格式： 确保输入的模型是有效的 ONNX 或 OpenVINO IR 格式，并且文件路径正确。
2. 查看日志： 如果转换失败，查看终端输出的错误日志，定位问题所在。
3. 更新工具版本： 确保使用的是最新版本的 openvino2tensorflow，因为新版本可能修复了已知的转换问题。
4. 手动调整模型： 如果转换过程中出现特定层的支持问题，可以尝试手动调整模型结构，或者参考项目文档中的常见问题部分。

3. 输出格式不匹配

问题描述： 转换后的 TensorFlow 模型格式与预期不符，例如输出的 tflite 文件无法在目标设备上运行。

解决步骤：

1. 检查输出格式选项： 在运行转换脚本时，确保指定了正确的输出格式选项，例如 --output_format=tflite。
2. 验证输出文件： 使用 TensorFlow 或相关工具验证生成的模型文件是否有效，并检查其输入输出张量的形状和类型。
3. 调整模型参数： 如果输出格式不匹配，可能需要调整模型的输入输出参数，或者在转换过程中指定特定的参数选项。
4. 参考文档： 查阅项目的 README 文件或文档，了解不同输出格式的具体要求和使用方法。

通过以上步骤，新手可以更好地理解和使用 openvino2tensorflow 项目，解决常见的配置和转换问题。

openvino2tensorflow This script converts the ONNX/OpenVINO IR model to Tensorflow's saved_model, tflite, h5, tfjs, tftrt(TensorRT), CoreML, EdgeTPU, ONNX and pb. PyTorch (NCHW) -> ONNX (NCHW) -> OpenVINO (NCHW) -> openvino2tensorflow -> Tensorflow/Keras (NHWC/NCHW) -> TFLite (NHWC/NCHW). And the conversion from .pb to saved_model and from saved_model to .pb and from .pb to .tflite and saved_model to .tflite and saved_model to onnx. Support for building environments with Docker. It is possible to directly access the host PC GUI and the camera to verify the operation. NVIDIA GPU (dGPU) support. Intel iHD GPU (iGPU) support. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/openvino2tensorflow