OpenVINO的安装和使用

  1. 环境安装

python 3.6

Pip

make-3.16.0

 

Openvino 安装

   官方文档

https://docs.openvinotoolkit.org/2019_R2/_docs_install_guides_installing_openvino_windows.html#set-the-environment-variables

 

     

     注意安装的时候不要改变他的路径,不然好多目录找不到

 

   

 

安装完成后配置环境变量:

      

 

 

   

 

重启后打开命令窗体

cd C:\Program Files (x86)\IntelSWTools\openvino\deployment_tools\model_optimizer\install_prerequisites

 

install_prerequisites.bat

 

cd C:\Program Files (x86)\IntelSWTools\openvino\deployment_tools\model_optimizer\install_prerequisites

 

install_prerequisites_tf.bat

 

 

  1. 模型转换

模型转换 tensorFlow 的pd 转换成IR

python “C:\Program Files (x86)\IntelSWTools\openvino\deployment_tools\model_optimizer\mo_tf.py” --input_model="E:\TF\graph.pb" --output_dir="TF" --data_type="FP32" --batch=1

 

模型转换 tensorFlow 的pd 转换成IR

python “C:\Program Files (x86)\IntelSWTools\openvino\deployment_tools\model_optimizer\mo_tf.py” --input_model="E:\TF\graph.pb" --output_dir="TF" --data_type="FP32" --batch=1

 

转换成NCS的IR模型 神经棒用的

python “C:\Program Files (x86)\IntelSWTools\openvino\deployment_tools\model_optimizer\mo_tf.py” --input_model frozen_inference_graph.pb --output_dir lrmodels/FP16 --data_type FP16 --batch 1

 

 

 

python "C:\Program Files (x86)\IntelSWTools\openvino\deployment_tools\model_optimizer\mo_tf.py" --input_model "E:\TF\graph.pb" --output_dir="TF" --input_shape=[1,512,512,3]

 

注意: --input_shape=[1,512,512,3] 512和训练的对应

 

 

 

可能出现的问题

找不到模块

 

把C:\Program Files (x86)\IntelSWTools\openvino_2019.3.334\python\python3.6 添加到python 环境中

 

2.找不到引用

 

添加系统环境变量

C:\Program Files (x86)\IntelSWTools\

openvino\deployment_tools\inference_engine\bin\intel64\Release

 

 

SSD 转换成IE模型

https://docs.openvinotoolkit.org/latest/_docs_MO_DG_prepare_model_convert_model_Convert_Model_From_TensorFlow.html

 

python “C:\Program Files (x86)\IntelSWTools\openvino\deployment_tools\model_optimizer\mo_tf.py” --input_model frozen_inference_graph.pb --tensorflow_use_custom_operations_config="C:\Program Files (x86)\IntelSWTools\openvino\deployment_tools\model_optimizer\extensions\front\tf\ssd_v2_support.json" --tensorflow_object_detection_api_pipeline_config="pipeline.config" --input_shape=[1,300,300,3] --output_dir lrmodels/FP16 --data_type FP16

 

ssd_v2_support.json 要对应训练的版本

 

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值