openvino出现Invalid IR! onnx::Conv_xxxx name is not unique!

最新推荐文章于 2025-05-23 09:16:47 发布
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文章标签： openvino 人工智能
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        当算法需要部署到Intel的CPU上时，几乎可以无脑使用openvino进行模型部署，推理速度是onnxruntime和opencv比不了的（那种很小的模型可能体现不出差距）。而且openvino的官方案例很多，可以参考：GitHub - openvinotoolkit/openvino_notebooks: 📚 Jupyter notebook tutorials for OpenVINO™

        为了进一步加快推理速度，可以使用NNCF工具将模型量化为int8，但是量化为int8可能会导致模型精度的损失，最近发现NNCF有一个带精度控制的量化API：nncf.quantize_with_accuracy_control，可以在量化的过程中限制模型精度下降的最大阈值，案例参考：https://github.com/openvinotoolkit/nncf/

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xuzhengzhe的博客
03-20 1544
https://github.com/openvinotoolkit/openvino/issues/18452给出了解决问题的方法是安装Intel核芯显卡的驱动程序。对于我的系统与内核版本，可以安装23.09.25812.14版本的驱动。下面是具体的步骤（参考https://github.com/intel/compute-runtime/releases?我的系统版本为Ubuntu 20.04，内核版本5.15.0-101-generic。再次运行程序，已经可以正常使用GPU进行神经网络推理。
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initializer
openvino read_model compile_model 出现 Exception 0xc0000005
Gaoithe的博客
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解决openvino转化IR模型的问题
微信小程序 - 解决请求报错 request:fail errcode:-201 cronet_error_code:-201 error_msg:net::ERR_CERT_DATE_INVALID
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chrome 浏览器报 NET::ERR_CERT_COMMON_NAME_INVALID 问题处理方案
qq_42744532的博客
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先说明一下我是如何出现这个问题的  由于服务器部署在亚马逊云平台上，真实地址是在日本的东京，所以公司自然有VPN专线，由于域名解析太慢，公司内部要求使用缓存DNS，对比了bind，dnsmasq，unbound  对比之后我选择了dnsmasq 因为其配置简单 ，关键可以添加CNAME（别名） 也可以设置缓存时间，并且特定的域名可以交给特定的DNS服务器解析， 设置白名单比较方便，对于bind...
Windows下安装openvino问题汇总
qq_50304062的博客
12-25 1765
文章目录前言一、[ ERROR ] The "C:\Users\**\Documents\Intel\OpenVINO\openvino_models\models\public\squeezenet1.1/squeezenet1.1.caffemodel" is not existing file FAILED:squeezenet1.1Error二、[ ERROR ] Error loading xmlfile: /root/openvino_models/ir/FP16//public/squeez
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Gaoithe的博客
01-18 1033
同时如果是 Debug 模式，请拷贝对应的 dll 到可执行文件 exe 的文件夹下。检查目前是 Debug 还是 Releas模式，
openvino+NNCF量化：不同CPU推理结果不一致
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使用openvino在intel的CPU上部署模型，并使用NNCF进行Int8量化，以加快推理速度，openvino使用2024.1版本。模型采用mobilenetV3与shuffleNetV2。
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ONNX模型转Openvino部署踩坑记录
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最近要使用openvino部署一个深度学习模型，模型主要是使用pytorch进行训练，部署时首先转为onnx模型，然后在将onnx模型转为openvino进行部署，本文就记录一下在onnx模型转openvino时所遇到的坑以及解决办法，未来有遇到新的问题会补充到本文。 1：openvino模型不支持动态shape的输入和输出 onnx模型转openvino的第一个问题就是openvino不支持输入和输出的shape是动态的，而onnx是支持动态shape的输入和输出，onnx动态shape的设置是tor
OpenVINO 2022.3之八：OpenVINO Async API
mingo_敏
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onnx模型图优化/模型修改
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onnx模型修改、添加Node 如何修改已有的ONNX模型 - 知乎 ONNX内部节点修改方法_麦克斯韦恶魔的博客-优快云博客 onnx模型如何增加或者去除里面node，即修改图方法_The space of Shining-优快云博客
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近年来，计算机视觉和自然语言处理领域各自都取得了飞速发展。但许多实际问题本质上其实是多模态的，即它们同时涉及几种不同形式的数据，如图像和文本。因此，需要视觉语言模型来帮助解决一系列组合模态的挑战，我们的技术才能最终得到广泛落地。视觉语言模型可以处理的一些 图生文 任务包括图像字幕生成、图文检索以及视觉问答。图像字幕生成可以用于视障人士辅助、创建有用的产品描述、识别非文本模态的不当内容等。图文检索可以用于多模态搜索，也可用于自动驾驶场合。
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蜗牛的博客
05-23 933
阿里通义实验室推出的音频基座大模型 FunAudioLLM 包含 SenseVoice 和 CosyVoice 两大模型。CosyVoice 2.0 在多语言支持、超低延迟、高精度、强稳定性和自然体验方面均有显著提升。它支持中文、英文、日文、韩文及多种中文方言，并实现了跨语言和混合语言的语音克隆。CosyVoice 2.0 集成了离线和流式建模技术，首包合成延迟低至150毫秒，发音错误率减少了30%到50%，并在基准测试中达到了最低字符错误率。
onnx: export failure 0.1s: [onnxruntimeerror] : 2 : invalid_argument : load
02-07
基于给出的信息有限，我理解为您在使用ONNX工具导出模型时遇到了错误。根据错误信息 "onnxruntimeerror: 2: invalid_argument: load"，可能是发生了参数无效的错误导致加载失败。 要解决此问题，需要进一步排查以下几个可能的原因和解决方法： 1. 检查ONNX模型是否符合ONNX规范：确保您的模型符合ONNX的规格要求，包括正确设置输入和输出节点的维度、类型和形状。 2. 检查ONNX版本兼容性：确认您使用的ONNX工具版本与您使用的深度学习框架或库的版本兼容。有时，不同版本的ONNX之间可能存在一些不兼容的问题，导致加载错误。 3. 检查输入数据是否正确：确保您提供的输入数据与模型所需的输入数据相匹配。检查数据类型、形状和范围是否正确。 4. 检查ONNX运行时库是否正确安装：确保您已正确安装ONNX运行时库，并且在您的系统或环境变量中设置了正确的路径。 5. 查看详细错误信息：如果仍然无法解决问题，请查看完整的错误日志和堆栈跟踪以获取更多详细信息。这可能有助于定位问题的具体来源。 最后，建议您在遇到问题时参考ONNX的官方文档、论坛或社群，以获取更准确、详细的解决方案，并将错误信息的完整内容提供给相关专家进行咨询。
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