Ubuntu系统中基于Docker的OpenVINO™开发环境搭建指南

概要

OpenVINO™是英特尔推出的一套免费的开发套件，旨在帮助开发者和数据科学家们加速他们在视觉计算以及深度学习的推理和部署方面的工作。OpenVINO™通过异构计算可以充分发挥英特尔硬件平台（包括CPU，GPU，Intel® FPGA以及Intel® Movidius™ VPU）的强大性能，在深度学习推理方面可以带来多大19倍的性能提升。OpenVINO™自带的推理引擎（IE）通过一套统一的API，支持多达100多个开源的以及定制的深度学习模型（涵盖了Caffe，Tensorflow，MxNet，Kaldi，ONNX等主流深度学习框架），除此之外，OpenVINO™还内置了20个预先训练好的模型。另外，OpenVINO™中的OpenVX和OpenCV库也能够让图像/视频处理，计算机视觉追踪，以及特征提取等传统的计算机图形相关的开发工作变得更快速和高效。开发平台方面，Linux版本的OpenVINO™支持64位的Ubuntu 16.04以及CentOS* 7.4，支持的处理器包括6代及以上的Core™，Xeon® v5及以上的服务器处理器。对于目标设备，操作系统上还支持64位的Yocto Project* Poky Jethro v2.0.3，硬件平台则还支持集成了HD Graphic的Pentium® （包括N4200/5, N3350/5, N3450/5）。有关OpenVINO™更多的信息可以在参考文献一OpenVINO™官方网站中获得。
Docker是一个开源的应用容器引擎，他可以让开发者打包自己的应用及其所有的依赖到一个Docker镜像中，这个镜像完全独立于宿主操作系统，因此可以被快速的部署到其他的Linux机器/发行版上，而且Docker运行环境非常高效，可以获得几乎等同于宿主操作系统的性能。Docker容器则是Docker镜像的运行实例。有关Docker更多的信息可以在参考文献二Docker官方网站中获得。
接下来本文将介绍如何在Docker中搭建OpenVINO™开发环境。这里我们假定我们手上已经有一台安装了Ubuntu 16.04的Linux开发机，其配备了6代或以上的Core™处理器，芯片中集成了英特尔的集成显卡，与此同时开发机没有装备任何其他的独立显卡（OpenVINO™只支持英特尔的集成显卡）。

Docker的安装和配置

• 在Ubuntu的终端中，运行如下命令来安装最新版本的docker-ce：

$ sudo apt-get update $ sudo apt-get install apt-transport-https
ca-certificates curl software-properties-common $ curl -fsSL
https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add - $
sudo add-apt-repository “deb [arch=amd64]
https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable”
$ sudo apt-get update $ sudo apt-get install docker-ce

• 为Docker守护进程设置代理（如有需要）：

  1. 在Ubuntu终端中，运行命令创建新文件夹：

  $ sudo mkdir -p /etc/systemd/system/docker.service.d

  2. 创建新文件/etc/systemd/system/docker.service.d/http-proxy.conf并按照如下格式填写文件内容：

  [Service]
  Environment=“HTTP_PROXY=http://proxy.example.com:80/”

  如果你用的是https代理，则创建/etc