Question

我正在尝试使用intel预训练模型动物园中的一些预训练模型。这是该站点https://docs.openvinotoolkit.org/latest/_models_intel_index.html的地址。是否有用于在Linux系统中下载这些模型的任何特定命令。

Answer 1

如以下网址中所述：-https://docs.openvinotoolkit.org/latest/_models_intel_index.html，您可以使用模型下载器下载预训练的模型。（/ deployment_tools / open_model_zoo / tools / downloader）

有关模型下载器的更多详细信息，可以从以下网址中找到： https://docs.openvinotoolkit.org/latest/_tools_downloader_README.html

Answer 2

downloader.py（模型下载器）从在线资源下载模型文件，并在必要时对其进行修补，以使它们在Model Optimizer中更可用；

用法基本用法是这样运行脚本：

./downloader.py --all

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

./downloader.py --all --output_dir my/download/directory

可以将--all选项替换为其他过滤器选项，以仅下载部分模型。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

默认情况下，脚本将仅尝试下载每个文件一次。您可以使用--num_attempts选项进行更改，并提高下载过程的稳定性：

./downloader.py --all --num_attempts 5 # attempt each download five times

您可以使用--cache_dir选项使脚本将指定的目录用作高速缓存。该脚本会将每个下载文件的副本放置在缓存中，或者如果已存在，则从缓存中检索该文件，而不必再次下载。

./downloader.py --all --cache_dir my/cache/directory

缓存格式旨在在将来的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易于理解的非结构化文本。如果要以编程方式使用进度信息，请使用--progress_format选项：

./downloader.py --all --progress_format=json

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，该报告的格式记录在“ JSON进度报告格式”部分中。此选项不会影响错误和警告，这些错误和警告仍将以人类可读的格式打印到标准错误流中。

您也可以将此选项设置为text以显式请求默认文本格式。

有关脚本接受的其他选项的信息，请参见“共享选项”部分。