OpenVino推理代码 喜喜天才 from openvino import inference_engine as ie import cv2 from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np import os if __name__ == '__main__': model_root = 'optimized' model_name = 'model_name' xml_path = os.path.join(model_root, model_name + '.xml...
如下图所示,你只需要简单地导入openvino_tensorflow,即可无缝加速 Jupyter Notebook 中在CPU上推理的所有 TensorFlow模型,同时可以继续使用标准的TensorFlow API,而无需代码重构。 对推理加速更深的讨论 从前文对推理加速上的结果展示中,我们可以看到通过添加 2 行代码激活OpenVINO™与 TensorFlow 的集成后,可以获得最高...
在OpenVINO ™ 工具套件的推理插件(Plugin)选择上,除了常规的 CPU,iGPU,Myriad,您还可以选择使用 AUTO Plugin。开发者通过它快速部署 AI 示例用于实验,且不用考虑推理设备的选择就能获得一个不错的推理性能。不需要指定设备,它会自动配置推理硬件,当有多个设备时,它也会自动联合调用多个硬件进行推理。 AUTO Plugin ...
本期课程主要是以百度PaddlePaddle框架的PaddleOCR技术为例,具体介绍如何利用英特尔开源的OpenVINO工具套件,仅使用我们手边的CPU,轻松实现PaddleOCR实时推理 - 飞桨AI Studio
向右滑动查看完整代码 AUTO Plugin 在OpenVINO ™ 工具套件的推理插件(Plugin)选择上,除了常规的 CPU,iGPU,Myriad,您还可以选择使用 AUTO Plugin。开发者通过它快速部署 AI 示例用于实验,且不用考虑推理设备的选择就能获得一个不错的推理性能。不需要指定设备,它会自动配置推理硬件,当有多个设备时,它也会自动联合调...
通过将以下两行代码添加到 Python 代码或 Jupyter Notebooks 中,就可以极大地加速你的 TensorFlow 模型的推理: import openvino_tensorflow openvino_tensorflow.set_backend('<backend_name>') OpenVINO™ 与 TensorFlow 的集成通过将 TensorFlow 图巧妙地划分为多个子图,再将这些子图分派到 TensorFlow 运行时或 OpenVINO...