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OpenVINO模型转换与IR文件生成实操教程

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 课程适用人群 · OpenVINO工具套件整体介绍
课程导入学习目标
02
环境准备
安装OpenVINO开发工具 · 配置Python环境 · 验证安装
环境准备OpenVINO
03
模型转换基础
什么是模型优化器（Model Opt… · IR文件结构（.xml与.bin） · FP32/FP16/INT8精度概念
模型转换基础Model
04
支持模型格式
TensorFlow · PyTorch · ONNX
支持模型格式TensorFlow
05
ONNX模型转换实战
使用mo工具将ONNX模型转换为IR · 命令行参数详解（--input_sh… · --data_type等）
ONNX模型转换实战
06
TensorFlow模型转换实战
处理冻结图（.pb）与SavedMo… · 指定输入输出节点 · 转换并验证IR
TensorFlow模型转换实战
07
PyTorch模型转换实战
通过torch.onnx.expor… · 再转IR · 处理动态轴与自定义算子
PyTorch模型转换实战
08
PaddlePaddle模型转换实战
使用x2paddle或直接转换 · 处理Paddle模型特有结构
PaddlePaddle模型转换实战
09
IR文件详解
解析.xml文件中的层 · 边 · 属性
IR文件详解
10
模型优化器参数进阶
--input · --output · --mean_values
模型优化器参数进…input
11
数据预处理与归一化
在转换时嵌入预处理（均值/方差/通道… · 避免推理时额外处理
数据预处理归一化
12
动态形状处理
设置动态输入维度（--input_s… · 使用ShapeOf子图 · 动态batch的转换技巧
动态形状处理input
13
模型切割与子图提取
使用--input和--output… · 提取特定子图用于边缘部署
模型切割子图提取
14
精度控制与量化
FP16转换 · INT8量化原理 · 使用NNCF或Post-traini…
精度控制量化
15
模型验证与精度对比
使用Benchmark Tool和A…
模型验证精度对比
16
常见转换错误与解决
不支持算子 · 维度不匹配 · 输入输出名称错误
常见转换错误解决
17
自定义算子处理
使用Custom Layer扩展框架 · 编写自定义算子扩展 · 注册到OpenVINO
自定义算子处理Custom
18
模型优化器扩展
编写自定义前端或扩展MO · 支持新框架或新算子
模型优化器扩展MO
19
IR版本与兼容性
不同OpenVINO版本IR差异 · 使用ovc与mo工具的区别 · 升级迁移注意事项
IR版本
20
实战案例一
图像分类模型（ResNet50）从P…
实战案例一ResNet50
21
实战案例二
目标检测模型（YOLOv5）从ONN…
实战案例二YOLOv5
22
实战案例三
语义分割模型（UNet）从Tenso…
实战案例三UNet
23
实战案例四
NLP模型（BERT）从PyTorc…
实战案例四NLP
24
实战案例五
语音识别模型（RNN-T）转换中的特…
实战案例五RNN-T
25
IR文件优化
使用Model Optimizer的… · --finegrain_fusing…
IR文件优化
26
部署集成
将IR文件加载到OpenVINO R… · 实现推理流水线
部署集成IR
27
性能调优
使用Device（CPU/GPU/V… · 吞吐模式 · 延迟模式
性能调优Device
28
跨平台部署
将IR部署到边缘设备（树莓派 · Intel NUC） · 模型压缩与内存优化
跨平台部署IR
29
综合项目
从训练好的模型到端侧应用 · 完成转换 · 优化
综合项目从训练好的模型到…
30
课程总结与进阶路径
常见问题回顾 · 学习资源推荐 · OpenVINO生态与未来趋势
课程总结进阶路径