使用openvino进行onnx的模型推理过程

**使用OpenVINO进行ONNX模型推理**

在深度学习领域，模型推理是指将训练好的模型应用于实际数据，以获得预测结果。OpenVINO是一款开源的深度学习推理引擎，可以加速各种深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch和ONNX）的模型推理过程。在本文中，我们将介绍如何使用OpenVINO进行ONNX模型推理。

**安装OpenVINO**

首先，需要安装OpenVINO。可以从官方网站下载OpenVINO的安装包，并按照指示进行安装。

bash# 下载OpenVINO安装包wget  安装OpenVINOsudo dpkg -i openvino_2022.1.0920.0305_ubuntu18.04.5_amd64.deb

**准备ONNX模型**

接下来，需要准备一个ONNX模型。可以使用TensorFlow或PyTorch等框架训练一个模型，然后将其导出为ONNX格式。

# 使用TensorFlow训练一个模型import tensorflow as tfmodel = tf.keras.models.Sequential([
 tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),
 tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu'),
 tf.keras.layers.Dense(10)
])

model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy'])

model.fit(X_train, y_train, epochs=5)

# 将模型导出为ONNX格式import onnxonnx_model = tf.keras.models.Model(inputs=model.inputs, outputs=model.outputs)
onnx.save(onnx_model, 'model.onnx')

**使用OpenVINO进行模型推理**

现在，需要使用OpenVINO进行模型推理。可以使用`mo`工具将ONNX模型转换为OpenVINO的IR格式。

bash# 将ONNX模型转换为OpenVINO的IR格式mo --input_model model.onnx --output_dir output

然后，可以使用`convert`工具将IR模型转换为目标设备的二进制代码。

bash# 将IR模型转换为目标设备的二进制代码convert --input output/FP16/model.xml --output output/FP16/model.bin --data_type FP16

最后，可以使用`exec_model`工具执行推理过程。

# 执行推理过程import openvino.runtime as ov# 加载模型model = ov.read_model('output/FP16/model.xml')

# 创建输入和输出input_tensor = model.input(0)
output_tensor = model.output(0)

# 执行推理过程exec_net = model.create_executable()
input_blob = exec_net.begin(input_tensor)
output_blob = exec_net.end(output_tensor)

# 获取推理结果result = output_blob.get_tensor()

print(result)

**总结**

在本文中，我们介绍了如何使用OpenVINO进行ONNX模型推理。首先，需要安装OpenVINO，然后准备一个ONNX模型。接着，可以使用`mo`工具将ONNX模型转换为OpenVINO的IR格式，再使用`convert`工具将IR模型转换为目标设备的二进制代码。最后，可以使用`exec_model`工具执行推理过程。