早餐|第十九期 · Model Optimizer 参数介绍 (一)
早餐|第十九期 · Model Optimizer 参数介绍 (一)
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内容来源| 曹慧燕
内容排版| 晏杨
各位小伙伴们大家好,
今日的 OpenVINO 早餐已献上。
前面铺垫了一系列模型优化器的内容,
这次我们来看看如何正式使用模型优化器吧~
作者介绍
○ 曹慧燕
英特尔
IOTG Edge
AI 工程师
正餐部分
视频放映
【持续更新】吃 OpenVINO 早餐,玩转深度学习部署
文稿阅读
模型优化器通用参数
什么时候需要设置 input shapes
有时候要转换的模型的 input data shape 不固定,比如 TensorFlow*模型中,Placeholder 中的shape 包含 -1 的情况。Inference Engine不支持input layers 中存在不固定的 size。
这个时候,就需要使用 --input 或者 --input_shape 参数固定 shape。
如果模型只有一个 input 节点,并且只有 batch size 没有定义,也可以通过-b参数设置 batch size,从而固定 input shape。
详细信息,请参考视频和开发文档:
https://docs.openvinotoolkit.org/latest/openvino_docs_MO_DG_prepare_model_convert_model_Converting_Model_General.html
今天的分享就到这里,我们下期节目再见!
原文发布于2020-09-24:早餐|第十九期 · Model Optimizer 参数介绍 (一)
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