在OpenVINO™中运行应用程序失败怎么解决？

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• 验证 输入数据的形状是否与模型的输入形状匹配。
  

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在 OpenVINO™ 中运行推理应用程序时，出现 RuntimeError: Check 'false' failed at src/core/src/runtime/ov_tensor.cpp:67: Dims and format are inconsistent. 错误，通常是由于输入张量的维度或格式与模型期望的输入不匹配导致的。以下是一些可能的解决步骤：

1. 检查模型的输入要求

• 使用 OpenVINO 的 Model Optimizer 或 Runtime API 查看模型的输入形状和格式。


• 运行以下代码查看模型的输入信息：
  

   from openvino.runtime import Core
  
   core = Core()
  
   model = core.read_model("path/to/your/model.xml")
  
   print(model.inputs)



• 确保你的应用程序中提供的输入张量与模型的输入要求（如形状、数据类型、布局等）完全一致。

2. 检查输入张量的维度

• 确保输入张量的维度与模型期望的维度一致。例如，如果模型期望的输入是 [1, 3, 224, 224]，而你的输入是 [3, 224, 224]，则需要调整输入张量的维度。


• 使用 np.expand_dims 或 reshape 调整输入张量的形状。

3. 检查输入张量的布局

• OpenVINO 默认使用 NCHW 布局（批次大小、通道数、高度、宽度）。如果你的输入张量是 NHWC 或其他布局，需要显式转换。


• 使用 transpose 或 np.transpose 调整张量的布局。

4. 检查输入张量的数据类型

• 确保输入张量的数据类型与模型期望的数据类型一致。例如，如果模型期望 FP32，而你的输入是 UINT8，则需要转换数据类型。


• 使用 astype 或 convert_to_numpy 调整数据类型。

5. 验证预处理逻辑

• 如果你的应用程序包含预处理步骤（如归一化、缩放等），确保预处理后的张量符合模型的要求。


• 检查预处理代码是否引入了不一致的维度或格式。

6. 调试输入张量

• 在推理之前打印输入张量的形状、数据类型和布局，确保其与模型期望的输入一致。
  

   print("Input shape:", input_tensor.shape)
  
   print("Input dtype:", input_tensor.dtype)

7. 更新 OpenVINO 版本

• 如果你使用的是较旧的 OpenVINO 版本，尝试升级到最新版本，可能已修复相关的问题。

8. 参考 OpenVINO 文档和示例

• 查看 OpenVINO 官方文档和示例代码，确保你的应用程序遵循最佳实践。


• 官方文档：https://docs.openvino.ai/latest/index.html

示例代码

以下是一个简单的示例，展示如何调整输入张量以匹配模型要求：

import numpy as np

from openvino.runtime import Core



# 加载模型

core = Core()

model = core.read_model("path/to/your/model.xml")

compiled_model = core.compile_model(model, "CPU")



# 获取模型输入信息

input_info = model.inputs[0]

input_shape = input_info.shape

input_dtype = input_info.element_type



# 准备输入数据

input_data = np.random.rand(3, 224, 224).astype(np.float32)  # 假设输入是 [3, 224, 224]

input_data = np.expand_dims(input_data, axis=0)  # 调整为 [1, 3, 224, 224]



# 推理

results = compiled_model([input_data])

通过以上步骤，你应该能够解决 Dims and format are inconsistent 的问题。如果问题仍然存在，可以提供更多上下文信息，以便进一步分析。