随着
深度学习
技术的不断发展，越来越多的框架和模型被应用到各种实际场景中。然而，不同框架之间的模型转换一直是一个难题。为了解决这个问题，OpenVINO提供了一套强大的工具，支持多种模型的转换，其中就包括ONNX模型。本文将介绍如何使用OpenVINO将ONNX模型转换为IR模型，并分享一些实践经验。
一、ONNX模型简介
ONNX（Open Neural Network Exchange）是一种开放式的
神经网络
模型表示法，旨在让不同的深度学习框架能够共享模型。通过ONNX，
开发者
可以将模型从一个框架导出，然后在另一个框架中加载和使用。这使得模型在不同的平台和设备上运行成为可能，极大地提高了深度学习技术的可用性和可移植性。
二、OpenVINO支持的ONNX模型
OpenVINO支持多种ONNX模型，包括常见的AlexNet、GoogLeNet、ResNet等。此外，OpenVINO还支持一些特定的模型，如FaceNet、MobileNet等。具体支持的模型列表可以在OpenVINO官方
文档
中找到。
三、ONNX模型转换步骤
准备ONNX模型
首先，需要准备一个ONNX模型文件。可以从ONNX模型库中下载，也可以使用自己的模型进行转换。确保模型文件是有效的，并且可以在目标框架中加载。
安装OpenVINO
在转换ONNX模型之前，需要先安装OpenVINO。可以从OpenVINO官方网站下载并安装适合自己操作系统的版本。安装完成后，配置环境变量，确保OpenVINO工具链能够正常使用。
转换ONNX模型
使用OpenVINO提供的Model Optimizer工具，可以将ONNX模型转换为IR模型。IR模型是OpenVINO的一种中间表示形式，可以在各种平台和设备上高效运行。
转换命令如下：
python mo_onnx.py --input_model /path/to/onnx/model.onnx --output_dir /path/to/output/dir
其中，
--input_model
参数指定ONNX模型文件的路径，
--output_dir
参数指定输出目录，用于保存转换后的IR模型文件。
验证IR模型
转换完成后，可以使用OpenVINO的Inference Engine工具加载IR模型，并进行验证。验证过程包括加载模型、准备输入数据、执行推理和获取输出结果等步骤。如果一切正常，说明模型转换成功。
四、注意事项
