OpenVINO模型转换API实战教程：从框架原生格式到IR转换详解

OpenVINO模型转换API实战教程：从框架原生格式到IR转换详解

openvino_notebooks openvino_notebooks: 这是OpenVINO Toolkit的Jupyter笔记本集合，提供了一系列关于深度学习模型推理、模型训练和实时演示的交互式教程和示例。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/openvino_notebooks

前言

在深度学习模型部署过程中，模型格式转换是一个关键环节。本文将深入讲解如何使用OpenVINO工具包将各种框架训练好的模型转换为OpenVINO中间表示(IR)格式，帮助开发者实现高效的模型部署。

OpenVINO IR格式简介

OpenVINO IR(Intermediate Representation)是OpenVINO工具包使用的模型中间表示格式，由两个文件组成：

• .xml文件：描述模型的拓扑结构
• .bin文件：包含模型的权重和偏置等二进制数据

这种格式针对Intel硬件进行了优化，能够显著提升推理性能。

模型转换准备工作

在进行模型转换前，我们需要准备示例模型。常见的模型来源包括：

• Hugging Face模型库中的预训练模型
• PyTorch训练的模型文件
• TensorFlow保存的模型格式

模型转换方法详解

1. Python转换API

OpenVINO提供了丰富的Python API来实现模型转换：

from openvino.tools import mo
from openvino.runtime import serialize

# 转换模型
ov_model = mo.convert_model(input_model="model.onnx")
# 序列化为IR格式
serialize(ov_model, "model.xml", "model.bin")

2. 命令行工具

OpenVINO Model Converter(mo)是一个强大的命令行工具，支持多种框架模型的转换：

mo --input_model model.pb --output_dir output/ --data_type FP16

高级转换技巧

输入形状设置

在某些部署场景中，我们需要修改模型的输入形状：

ov_model = mo.convert_model(
    input_model="model.onnx",
    input_shape=[1, 3, 224, 224]
)

FP16精度压缩

为了优化性能，可以将模型从FP32压缩到FP16：

ov_model = mo.convert_model(
    input_model="model.onnx",
    compress_to_fp16=True
)

内存中模型转换

OpenVINO支持直接从内存中的模型对象进行转换：

import torch
from torchvision import models

model = models.resnet50(pretrained=True)
ov_model = mo.convert_model(model, example_input=torch.randn(1,3,224,224))

从旧版API迁移

对于熟悉旧版OpenVINO转换API的开发者，这里提供一些迁移指南：

布局指定

# 新版API
ov_model = mo.convert_model(
    input_model="model.onnx",
    layout="nchw"
)

均值与缩放值设置

ov_model = mo.convert_model(
    input_model="model.onnx",
    mean_values=[123.68, 116.78, 103.94],
    scale_values=[58.4, 57.12, 57.38]
)

模型裁剪

有时我们只需要模型的一部分：

ov_model = mo.convert_model(
    input_model="model.onnx",
    output=["layer1/conv", "layer2/pool"]
)

环境配置建议

为了获得最佳体验，建议在虚拟环境中运行本教程：

1. 创建Python虚拟环境
2. 安装OpenVINO开发工具包
3. 准备Jupyter Notebook环境

结语

通过本教程，我们系统性地学习了OpenVINO模型转换的各个方面。从基础转换到高级技巧，这些知识将帮助开发者在实际项目中高效地将各种框架模型转换为OpenVINO IR格式，为后续的模型优化和部署打下坚实基础。

openvino_notebooks openvino_notebooks: 这是OpenVINO Toolkit的Jupyter笔记本集合，提供了一系列关于深度学习模型推理、模型训练和实时演示的交互式教程和示例。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/openvino_notebooks