应该转换为哪种protobuf格式以适配VINO？

要适配VINO，需要将数据转换为OpenVINO支持的格式，即Intermediate Representation (IR)格式。IR是一种中间表示形式，可以通过OpenVINO的Model Optimizer工具从常见的深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）的模型转换为IR格式。

下面是一个示例代码，演示了如何将TensorFlow模型转换为IR格式：

from mo.utils import import_extensions
from mo.main import main

# 导入TensorFlow模型转换器扩展
import_extensions.load_dirs()

# 定义转换参数
input_model = "path/to/tensorflow_model.pb"
output_dir = "path/to/output_dir"
data_type = "FP32"  # 数据类型可以是FP32、FP16、INT8等

# 执行转换
main(["--input_model", input_model,
      "--output_dir", output_dir,
      "--data_type", data_type,
      "--framework", "tf"])

上述代码中，首先使用import_extensions.load_dirs()导入TensorFlow模型转换器扩展，然后定义了输入模型路径、输出目录路径和数据类型。最后，通过main()函数执行转换过程。

请注意，上述示例仅适用于TensorFlow模型转换为IR格式，对于其他深度学习框架，可能需要使用不同的转换器和参数。