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OpenVINO怎么用

news 来源：原创 2025/8/14 17:27:53

OpenVINO 简介

主要组件

安装 OpenVINO

使用 OpenVINO 的基本步骤

OpenVINO 简介

OpenVINO（Open Visual Inference and Neural Network Optimization）是英特尔推出的一个开源工具包，旨在帮助开发者在英特尔硬件平台上高效部署深度学习推理应用。它支持多种深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch、ONNX 等）训练的模型，能够优化模型并将其部署到英特尔的 CPU、GPU、VPU（视觉处理单元）和 FPGA 等硬件上，加速推理过程，降低延迟。

主要组件

1. 模型优化器（Model Optimizer）：这是一个命令行工具，用于将训练好的模型（来自不同深度学习框架）转换为中间表示（Intermediate Representation, IR）格式。IR 格式包含 .xml 和 .bin 文件，分别描述模型的拓扑结构和权重数据。
2. 推理引擎（Inference Engine）：提供了一系列 API，用于在不同的英特尔硬件上加载和执行转换后的 IR 模型。支持 C++、Python 等多种编程语言。

安装 OpenVINO

可以通过以下步骤在 Linux 系统上安装 OpenVINO，其他系统的安装步骤可参考官方文档。

# 下载安装包
wget https://storage.openvinotoolkit.org/repositories/openvino/packages/2023.3/linux/l_openvino_toolkit_ubuntu20_2023.3.0.13775.ceeafaf64f3_x86_64.tgz

# 解压安装包
tar -xzf l_openvino_toolkit_ubuntu20_2023.3.0.13775.ceeafaf64f3_x86_64.tgz

# 运行安装脚本
cd l_openvino_toolkit_ubuntu20_2023.3.0.13775.ceeafaf64f3_x86_64
sudo -E ./install_openvino_dependencies.sh
./install.sh

使用 OpenVINO 的基本步骤

1. 转换模型
使用模型优化器将训练好的模型转换为 IR 格式。以下是将 TensorFlow 模型转换为 IR 格式的示例：
mo --input_model /path/to/your/model.pb --output_dir /path/to/output/dir

2. 加载和运行推理
以下是一个使用 Python API 加载 IR 模型并进行推理的示例：
import cv2
import numpy as np
from openvino.runtime import Core

# 初始化 OpenVINO 核心对象
ie = Core()

# 读取模型
model_path = "/path/to/output/dir/model.xml"
model = ie.read_model(model=model_path)

# 编译模型到指定设备
compiled_model = ie.compile_model(model=model, device_name="CPU")

# 获取输入和输出节点
input_layer = next(iter(compiled_model.inputs))
output_layer = next(iter(compiled_model.outputs))

# 读取图像并预处理
image_path = "test_image.jpg"
image = cv2.imread(image_path)
resized_image = cv2.resize(image, (input_layer.shape[3], input_layer.shape[2]))
input_tensor = np.expand_dims(np.transpose(resized_image, (2, 0, 1)), 0)

# 执行推理
results = compiled_model([input_tensor])[output_layer]

# 处理推理结果
print(results)

OpenVINO 提供了一套完整的工具链，帮助开发者高效地在英特尔硬件上部署深度学习模型。通过模型优化器和推理引擎，能够显著提升推理性能。使用时，先将模型转换为 IR 格式，然后利用推理引擎的 API 进行加载和执行推理。

OpenVINO 简介

主要组件

安装 OpenVINO

使用 OpenVINO 的基本步骤

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