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模型优化器用法

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模型优化器用法

2024-06-18 21:10:24  点击量:

下面提供了不同框架和模型优化器参数的相应示例列表:

  1. 为二进制 protobuf 格式的 TensorFlow MobileNet 模型启动模型优化器:

mo --input_model MobileNet.pb

为 SavedModel 格式的 TensorFlow BERT 模型启动模型优化器(三个输入)。以显式方式指定输入形状, 其中批次大小和序列长度分别等于 2 和 30:

mo --saved_model_dir BERT --input mask,word_ids,type_ids --input_shape [2,30],[2,30],[2,30]

有关更多信息,请参阅 转换 TensorFlow 模型 指南。

  1. 为 ONNX OCR 模型启动模型优化器,并以显式方式指定新输出:

mo --input_model ocr.onnx --output probabilities

有关更多信息,请参阅 转换 ONNX 模型 指南。

Note

在将 PyTorch 模型转换为 IR 之前,必须将其导出为 ONNX 格式。请参阅 转换 PyTorch 模型 了解更多信息。

  1. 为 PaddlePaddle UNet 模型启动模型优化器,并为其输入应用均值/标度值归一化:

mo --input_model unet.pdmodel --mean_values [123,117,104] --scale 255

有关更多信息,请参阅 转换 PaddlePaddle 模型 指南。

  1. 为 Apache MXNet SSD Inception V3 模型启动模型优化器,并为输入指定第一通道布局:

mo --input_model ssd_inception_v3-0000.params --layout NCHW

有关更多信息,请参阅 转换 Apache MXNet 模型 指南。

  1. 为 Caffe AlexNet 模型启动模型优化器,输入通道采用需要逆向转换的 RGB 格式:

mo --input_model alexnet.caffemodel --reverse_input_channels

有关更多信息,请参阅 转换 Caffe 模型 指南。

  1. 为 Kaldi LibriSpeech nnet2 模型启动模型优化器:

mo --input_model librispeech_nnet2.mdl --input_shape [1,140]

有关更多信息,请参阅 转换 Kaldi 模型 指南。

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