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OpenVINO(set_input_tensor())

时间:2024-10-30 17:01:31浏览次数:1  
标签:OpenVINO set tensor input 推理 输入

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在OpenVINO中,set_input_tensor()函数用于将输入数据(即图像或其他类型的数据张量)传递给模型的输入端口。在使用OpenVINO进行推理时,需要将数据以正确的格式加载到模型的输入中,这样模型才能对数据进行处理。set_input_tensor() 的主要作用就是为模型的输入指定数据,确保推理执行时能够获取到正确的输入。



1. 函数概述

set_input_tensor()用于将输入张量绑定到推理请求(Inference Request)的方法。在推理前,我们将数据传递给模型的输入端口。通常用于处理单个或多个输入的数据加载。通过设置输入张量,OpenVINO推理引擎可以将数据传递到模型的第一个计算层。



2. 函数定义

在Python API中,set_input_tensor() 的函数签名如下:

infer_request.set_input_tensor(input_tensor)
  • 参数

    • input_tensor:要传递给模型的输入数据。这个张量数据的格式通常是一个numpy数组或一个OpenVINO的Tensor对象。
  • 返回值:无返回值。该函数将输入张量设置到指定的推理请求对象上。



3. 常见用法

一般来说,set_input_tensor() 函数与InferRequest实例一起使用,通常按以下步骤进行:

  1. 准备输入数据:加载或预处理图像等数据,将其转换成模型输入所需的格式。例如,将图像大小调整为模型输入大小,并转换为float32数据类型。

  2. 调用 set_input_tensor():通过infer_request实例调用set_input_tensor(),将预处理后的输入数据传递给模型。

  3. 执行推理:调用infer()start_async()方法,开始推理过程。

以下是一个典型的用例代码示例:

import numpy as np
from openvino.runtime import Core

# 初始化OpenVINO核心对象
core = Core()

# 加载模型
model = core.read_model("model.xml")
compiled_model = core.compile_model(model, "CPU")

# 创建推理请求
infer_request = compiled_model.create_infer_request()

# 准备输入数据
input_image = np.ones((1, 3, 224, 224), dtype=np.float32)  # 示例输入数据

# 设置输入张量
infer_request.set_input_tensor(input_image)

# 运行推理
result = infer_request.infer()


4. 注意事项

  • 数据格式:确保输入数据的形状、类型与模型输入层的要求一致,例如通道顺序(NCHW或NHWC)、图像大小、数据类型等。
  • 多个输入情况:如果模型有多个输入端口,可以使用set_input_tensor(input_name, input_tensor)指定输入名称,以便将张量正确传递到对应的输入端口。


5. 其他方法对比

OpenVINO还提供了其他输入数据传递方法,例如set_tensor()。但是set_input_tensor()更简洁且适用于单输入情况,并更常用于高层代码中简化推理过程。

通过set_input_tensor()函数,可以更加简便地为推理过程设置输入数据,让模型快速进行推理任务。



标签:OpenVINO,set,tensor,input,推理,输入
From: https://www.cnblogs.com/keye/p/18516155

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