OpenVINO如何安装使用

1. 概述

OpenVINO（Open Visual Inference and Neural Network Optimization）是英特尔推出的一款用于加速深度学习推理的工具套件。它支持多种深度学习框架（如TensorFlow、Caffe、ONNX等），并能够在英特尔的硬件平台上（如CPU、GPU、VPU等）实现高效的推理性能。本文将详细介绍如何安装和使用OpenVINO。

2. 安装OpenVINO

2.1 系统要求

在安装OpenVINO之前，请确保您的系统满足以下要求：

• 操作系统：Windows 10、Ubuntu 18.04/20.04、CentOS 7.⁶⁄₈
• Python版本：3.6、3.7、3.8
• 硬件：英特尔® 酷睿™ 处理器、英特尔® 至强™ 处理器、英特尔® Movidius™ 神经计算棒、英特尔® 集成显卡等

2.2 下载OpenVINO

首先，访问OpenVINO的官方下载页面，选择适合您操作系统的版本进行下载。

2.3 安装OpenVINO

2.3.1 Windows系统

1. 运行安装程序：双击下载的安装程序，按照提示完成安装。
2. 设置环境变量：安装完成后，打开命令提示符，运行以下命令以设置环境变量：

   
   cd C:\Program Files (x86)\IntelSWTools\openvino\bin\
   setupvars.bat
   

3. 验证安装：运行以下命令以验证安装是否成功：

   
   python -c "from openvino.runtime import Core; print(Core().get_versions('CPU'))"
   

2.3.2 Ubuntu系统

1. 解压安装包：将下载的安装包解压到指定目录，例如：

   
   tar -xvzf l_openvino_toolkit_p_<version>.tgz
   

2. 运行安装脚本：进入解压后的目录，运行安装脚本：

   
   cd l_openvino_toolkit_p_<version>
   sudo ./install.sh
   

3. 设置环境变量：安装完成后，运行以下命令以设置环境变量：

   
   source /opt/intel/openvino_2022/bin/setupvars.sh
   

4. 验证安装：运行以下命令以验证安装是否成功：

   
   python3 -c "from openvino.runtime import Core; print(Core().get_versions('CPU'))"
   

2.3.3 CentOS系统

1. 解压安装包：将下载的安装包解压到指定目录，例如：

   
   tar -xvzf l_openvino_toolkit_p_<version>.tgz
   

2. 运行安装脚本：进入解压后的目录，运行安装脚本：

   
   cd l_openvino_toolkit_p_<version>
   sudo ./install.sh
   

3. 设置环境变量：安装完成后，运行以下命令以设置环境变量：

   
   source /opt/intel/openvino_2022/bin/setupvars.sh
   

4. 验证安装：运行以下命令以验证安装是否成功：

   
   python3 -c "from openvino.runtime import Core; print(Core().get_versions('CPU'))"
   

3. 使用OpenVINO

3.1 模型优化

OpenVINO提供了一个名为Model Optimizer的工具，用于将训练好的模型转换为OpenVINO支持的中间表示（IR）格式。IR格式包括两个文件：.xml（模型结构）和.bin（模型权重）。

3.1.1 转换TensorFlow模型

假设您有一个TensorFlow模型model.pb，可以使用以下命令将其转换为IR格式：

mo --input_model model.pb --output_dir ./ir_model

3.1.2 转换ONNX模型

假设您有一个ONNX模型model.onnx，可以使用以下命令将其转换为IR格式：

mo --input_model model.onnx --output_dir ./ir_model

3.2 推理示例

以下是一个使用OpenVINO进行推理的简单示例：

from openvino.runtime import Core

# 加载模型
core = Core()
model = core.read_model("ir_model/model.xml")
compiled_model = core.compile_model(model, "CPU")

# 准备输入数据
import numpy as np
input_data = np.random.randn(1, 3, 224, 224).astype(np.float32)

# 执行推理
results = compiled_model.infer_new_request({0: input_data})

# 输出结果
print(results)

3.3 性能调优

OpenVINO提供了多种性能调优选项，例如：

• 异步推理：通过异步推理可以提高吞吐量。
• 多设备推理：可以将推理任务分配到多个设备上执行。
• 性能模式：可以选择不同的性能模式（如延迟优先、吞吐量优先等）。

以下是一个使用异步推理的示例：

from openvino.runtime import Core, AsyncInferQueue

# 加载模型
core = Core()
model = core.read_model("ir_model/model.xml")
compiled_model = core.compile_model(model, "CPU")

# 创建异步推理队列
infer_queue = AsyncInferQueue(compiled_model, 4)

# 准备输入数据
import numpy as np
input_data = np.random.randn(1, 3, 224, 224).astype(np.float32)

# 执行异步推理
infer_queue.start_async({0: input_data})
infer_queue.wait_all()

# 输出结果
print(infer_queue.get_idle_request_id())

4. 总结

本文详细介绍了如何安装和使用OpenVINO工具套件。通过OpenVINO，您可以轻松地将深度学习模型部署到英特尔的硬件平台上，并实现高效的推理性能。希望本文能帮助您快速上手OpenVINO，并在实际项目中发挥其强大的功能。