2023年03月09日 更新

OpenVINO ModelOptimizerのオプションについて

どうも、クラゲジュニアです。

Model Optimizerを用いることによって、TensorFlowなどの一般的なモデルを、OpenVINOで使用できるIR形式に変換することができます。モデルによって、細かいオプションを追加する必要があるので、その方法を紹介します。

Model Optimizerのオプション

オプションは色々ありますが、主要なものだけを紹介します。

--input_model：入力モデルのパスを指定
--input_shape：入力形状を指定
--mean_values：入力チャンネルごとの平均値を指定
--scale_values：入力チャンネルごとのスケール値を指定
--data_type：データタイプを指定

mean_values と scale_values の値は、入力するモデルによって異なります。

こちらから、変換したい対象モデルのページを選択し、ページ内Input部分に、Mean values と scale values の値があるのでそれぞれを選択します。

data_typeはこちらを参照。PCの場合はFP32でOKです。

例

以下は mobilenet-v2-1.0-224 を変換する例です。

python "$directory_name"/deployment_tools/model_optimizer/mo_tf.py 
  --saved_model_dir "$directory_with_model" 
  --input_shape [1,224,224,3]
  --scale_values=[127.5]
  --mean_values=[127.5,127.5,127.5]
  --data_type FP32

以上です。