一、按照如下安装文档进行编译openvino源码: docs.openvino.ai/2023.1 二、编译完成后的默认路径:/opt/intel/openvino_2021.*** 编译后的路径 deployment_tools/inference_engine/samples下为官方提供的不同语言的案例: 官方案例 2、运行build_samples.sh可编译C/c++案例: C/C++项目编译 3.编译后的可执行文件路径:...
在这篇文档中,我们将介绍如何使用C语言编译OpenVINO。 二、准备工作 在开始编译之前,需要确保已经安装了以下工具和库: 1. GCC或Clang等C编译器; 2. Intel的OpenVINO工具包; 3. 适用于C语言的OpenVINO库。 三、编译步骤 1. 创建一个新的C项目,并设置正确的编译器和构建系统(如CMake)。 2. 配置项目以链接...
python3 tools/export_model.py -c configs/table/SLANet.yml -o Global.pretrained_model=./pretrain_models/SLANet/best_accuracy Global.save_inference_dir=./inference/SLANet/ 四、 模型部署 本示例将基于OpenVINO实现文档图片版面分析任务部署,主要流程可参考下图所示: 1. 预训练模型下载 本任务...
获取更多应用案例请参考:OpenVINO-CSharp-API-Sample***r/> https://github.com/guojin-yan/OpenVINO-CSharp-API-Sample***r/> 1.7 API 文档 如果想了解更多信息,可以参阅:OpenVINO™ C# API API Documented OpenVINO C# API Documented - Redirect 1.8 许可证书 本项目的发布受Apache 2.0 license许可认证。
这些工具可以帮助用户检查模型的准确性和下载所需的模型。 需要注意的是,OpenVINO主要用于加速CPU推理,不能用于模型的训练。如果需要进行模型训练,需要使用其他工具或框架,如TensorFlow、PyTorch等。 以上是使用OpenVINO的基本步骤和注意事项,具体使用方法可以参考OpenVINO的官方文档和教程。
在2020年以前,OpenVINO(这里以OpenVINO2019年最新的一个版本为例)的Int8量化工具实现在openvino_2019.3.379\deployment_tools\tools\calibration_tool,因为文档比较难读,所以做个翻译记录在这里,便于使用OpenVINO的量化工具上手。要做Int8量化首先需要将你需要部署的模型Caffe/Pytorch/Tensorflow转化为Ope...
原文档地址为:http://docs.openvinotoolkit.org/latest/_README.html Quantization 这个工具的主要功能是一个统一的量化工具。通常,此方法支持任意Bit(>=2)来表示权重和激活值。在量化过程中,会根据预先定义的硬件目标将FakeQuantize操作自动插入到模型图中,以生成硬件友好的优化模型。然后,不同的...
官方文档和教程:访问OpenVINO的官方文档和教程,了解如何正确使用OpenVINO API。 GitHub项目:查看OpenVINO的GitHub页面,找到相关的C# API项目,如OpenVINO-CSharp-API,这些项目提供了实际的代码示例和教程。 社区和论坛:参与OpenVINO的社区和论坛,与其他开发者交流经验和解决问题。 通过以上步骤和资源,C#开发者可以有效地学习...
在2020年以前,OpenVINO(这里以OpenVINO2019年最新的一个版本为例)的Int8量化工具实现在openvino_2019.3.379\deployment_tools\tools\calibration_tool,因为文档比较难读,所以做个翻译记录在这里,便于使用OpenVINO的量化工具上手。要做Int8量化首先需要将你需要部署的模型Caffe/Pytorch/Tensorflow转化为OpenVINO的IR中间模型。
Making Generative AI More Accessible for Real-World Scenarios OpenVINO™ toolkit is an open source toolkit that accelerates AI inference with lower latency and higher throughput while maintaining accuracy, reducing model footprint, and optimizing hardware use. It streamlines AI development and in...