从 OpenVINO™ 工具包下载预训练模型 通过 Ubuntu 终端预训练模型

Sha*_*lam 1 linux openvino

我正在尝试使用英特尔预训练模型动物园中的一些预训练模型。这是该网站的地址https://docs.openvinotoolkit.org/latest/_models_intel_index.html。Linux系统下有没有具体的下载这些模型的命令?

小智 5

downloader.py(模型下载器)从在线资源下载模型文件,并在必要时对它们进行修补,使它们更适合模型优化器使用;

用法 基本用法是像这样运行脚本:

./downloader.py --all
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

这会将所有模型下载到以当前目录为根的目录树中。要下载到不同的目录,请使用 -o/--output_dir 选项:

./downloader.py --all --output_dir my/download/directory
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

--all 选项可以替换为其他过滤器选项,以仅下载模型的子集。请参阅“共享选项”部分。

您可以使用 -- precisions 标志来指定要下载的权重的逗号分隔精度。

./downloader.py --name face-detection-retail-0004 --precisions FP16,INT8
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

默认情况下,该脚本将尝试仅下载每个文件一次。您可以使用 --num_attempts 选项来更改这一点并提高下载过程的稳健性:

./downloader.py --all --num_attempts 5 # attempt each download five times
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

您可以使用 --cache_dir 选项使脚本使用指定的目录作为缓存。该脚本会将每个下载文件的副本放入缓存中,或者,如果该文件已存在,则从缓存中检索它,而不是再次下载。

./downloader.py --all --cache_dir my/cache/directory
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

缓存格式旨在在未来的 Open Model Zoo 版本中保持兼容,因此您可以使用缓存来避免在更新 Open Model Zoo 时重新下载大多数文件。

默认情况下,脚本将进度信息输出为非结构化、人类可读的文本。如果您想以编程方式使用进度信息,请使用 --progress_format 选项:

./downloader.py --all --progress_format=json
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

当此选项设置为 json 时,脚本的标准输出将替换为机器可读的进度报告,其格式记录在“JSON 进度报告格式”部分中。此选项不会影响错误和警告,它们仍将以人类可读的格式打印到标准错误流。

您还可以将此选项设置为文本以明确请求默认文本格式。

有关脚本接受的其他选项的信息,请参阅“共享选项”部分。

有关模型下载器的更多详细信息,请访问以下网址: https: //docs.openvinotoolkit.org/latest/_tools_downloader_README.html