tf.where操作无法与模型优化器openvino协同工作

的原因是tf.where操作属于TensorFlow框架的操作，而openvino是英特尔推出的深度学习推理引擎，两者并非直接兼容。

tf.where操作是用于根据条件从两个张量中选择元素的操作，它返回一个新的张量，包含满足条件的元素。而openvino是一种针对英特尔硬件优化的推理引擎，用于高效地进行深度学习模型的部署和推理。

由于tf.where操作是TensorFlow框架的一部分，而openvino是独立于TensorFlow的引擎，两者之间的集成需要进行额外的开发工作。

如果想要在使用openvino进行模型优化和推理的同时使用tf.where操作，可以考虑以下两种解决方案：

1. 使用TensorFlow框架的条件选择操作替代tf.where。TensorFlow提供了一些条件选择的操作，如tf.cond、tf.where_v2等，可以根据条件选择不同的张量。这些操作在openvino中的兼容性可能更好。
2. 将模型的优化和推理过程分为两个阶段。首先，在TensorFlow框架中使用tf.where操作进行模型训练和优化，然后将优化后的模型导出为openvino支持的格式（如OpenVINO IR），最后在openvino中进行推理。

需要注意的是，以上两种解决方案都需要进行一定的开发和适配工作，具体实施方法需要根据具体的场景和需求进行调整。

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