openvino模型转换

Question

在将yolov5模型利用openvino2019r1转换时，出现以上结构不匹配的问题，请问该怎么去解决

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

遇到OpenVINO模型转换时的形状不匹配错误，通常意味着模型内部的某个操作（在此例中为slice操作）的输出形状与预期不符。这可能是由于模型优化器（Model Optimizer）对某些操作的处理逻辑与PyTorch原生行为不一致导致的。

为了解决这个问题，可以尝试以下步骤：

1. 更新OpenVINO版本

确保使用的是最新版的OpenVINO，因为新版本可能包含了对旧版本中发现的问题的修复。可以通过官网下载最新的安装包或使用pip更新：

pip install -U openvino-dev

2. 模型简化和清理

有时，模型中的一些复杂操作或非标准层会导致转换失败。尝试使用PyTorch的torch.onnx.export()函数导出ONNX格式的模型，然后再使用Model Optimizer将其转换为IR（Intermediate Representation）。这有助于减少模型转换过程中的复杂性。

import torch
from yolov5 import model

# 加载模型
model = model.load_state_dict(torch.load('path_to_your_model.pth'))

# 设置模型为评估模式
model.eval()

# 随机输入数据
dummy_input = torch.randn(1, 3, 640, 640)

# 导出为ONNX格式
torch.onnx.export(model, dummy_input, "yolov5.onnx", verbose=True)

然后使用OpenVINO的Model Optimizer将ONNX模型转换为IR：

mo --input_model yolov5.onnx

3. 自定义前向传播

如果上述方法仍然无效，可能需要更深入地介入模型转换过程。对于slice操作的问题，可以尝试自定义一个替换规则，告诉Model Optimizer如何正确地处理这个操作。这通常涉及到编写一些Python脚本来扩展Model Optimizer的功能。

4. 调整模型输入和输出

确认模型的输入和输出形状是否与OpenVINO转换工具所期望的一致。有时候，模型的动态形状支持可能会导致转换失败。在转换过程中指定静态形状可能有助于解决这一问题。

5. 检查并修复模型

使用torchsummary或类似的库检查模型结构，确保没有异常的层或操作。如果找到任何问题，尝试修复模型或绕过问题区域。

6. 联系社区和支持

如果问题仍然存在，考虑在OpenVINO的GitHub页面上报告问题，或在相关的技术论坛寻求帮助。有时候，其他开发者可能已经遇到了类似的问题，并找到了解决方案。

通过这些步骤，应该能够定位并解决模型转换时的形状不匹配问题。如果在实施过程中遇到具体的技术难题，可以进一步提供详细的错误信息或代码片段，以便获得更具体的指导。