抄而不思则废

新建项目收集并标注图片训练模型导出 TensorFlow 冻结图模型测试模型基于 OpenVINO 工具套件优化并加速模型基于 OpenVINO 工具套件部署模型

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多设备和异构插件多设备插件指定使用哪些设备代码实例异构插件配置异构插件代码实例两个对比多设备插件多设备插件会在运行时检查当前各个计算设备的利用率，然后决定应该把哪个推理计算请求放到哪个计算设备中取，从而实现负载均衡。例如，有 4 个推理计算请求，电脑上有一个 CPU、一个 GPU、两个英特尔神经计算棒二代，则 4 个推理请求可以在 4 个计算设备上并行执行。指定使用哪些设备例如，配置为 MULTI:CPU, GPU, MYRID，意思是指定 Inference Engine 使用多设备插件，可以在

同步模式例子异步模式例子

设置环境变量环境变量 -> 系统变量：PYTHONPATH：C:\Program Files (x86)\C:\Program Files (x86)\例1：编写程序（使用 OpenCV 库）通过 OpenCV dnn 模块来调用 OpenVINO，实现 AI 推理计算。例2：编写程序（直接使用 OpenVINO）直接用 OpenVINO Python API 编写的程序，比用 OpenCV DNN 模块编写的程序运行速度快。...

设置环境变量使用 C++ 开发使用 Python 开发

安装 OpenVINO安装要求硬件要求操作系统要求开发工具安装 OpenVINO安装 CMake安装 Microsoft Visual Studio 2017安装英特尔显卡驱动设置环境变量运行演示程序编译并运行 Inference Engine 范例和演示程序安装要求硬件要求CPU：intel 第六代及以后的酷睿处理器或至强处理器。操作系统要求操作系统：Win 10 (64 位)开发工具Microsoft Visual Studio C++ 2017CMake V3.4 （64位）Pyth

0、前言1、create_directories.py 一键创建项目目录结构输入命令 python create_directories.py --name=my_training_demo2、one_command_train.py 一键训练模型输入命令 python one_command_train.py --steps=500 --batch_size=12

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0. 所需硬件Nividia显卡，并且计算能力>=3.5，GeForce GTX 1050/1060/1070等都是性价比都是非常高的GPU。参考地址：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus#compute1. 安装Anaconda下载地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/下载的版本为：Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64.exe，该Anaconda对应P