首先是安装OpenVINO™ C# API项目依赖,通过NuGet安装一下包即可: OpenVINO.CSharp.API OpenVINO.runtime.win OpenVINO.CSharp.API.Extensions OpenVINO.CSharp.API.Extensions.OpenCvSharp 关于在不同平台上搭建 OpenVINO™ C# API 开发环境请参考以下文章:《在Windows上搭建OpenVINO™C#开发环境》、《在Linux上搭建...
为了在 Python 脚本中转换模型,我们进一步改进了convert_model API。例如,它允许将模型从 PyTorch 对象转换为 OpenVINO 模型,并编译模型以进行推理或将其保存到 IR 格式,请参见以下示例: 请注意,我们还简化了我们的 Python API,可以直接从 OpenVINO 命名空间获得这些 API,因此这一切变得更简单了。您仍然可以从旧命名...
Python SDK支持两种方式,一种是通过complied model直接推理,这种方式跟很多深度学习的推理方式非常类似,另外一种方式是先通过compiled model创建InferRequest实例对象,然后调用infer方法完成推理,个人推荐第一种方法,简单快捷明了,希望OpenVINO以后直接把第二种方法给disable了,同时官方的教程也更新为第一种方式推理!两种推理...
OpenVINO Runtime API 2.0 ov::Core core; 装载模型 Inference Engine API InferenceEngine::CNNNetwork network = core.ReadNetwork("model.xml"); OpenVINO Runtime API 2.0 std::shared_ptr<ov::Model> model = core.read_model("model.xml"); 装载模型到设备 Inference Engine API InferenceEngine::Execut...
项目中所封装的类、对象例如Core、Model、Tensor等,通过调用 C api 接口实现,具有非托管资源,需要调用Dispose方法处理或者使用using,否则就会出现内存泄漏。 应用案例 获取耕读应用案例请参考:OpenVINO-CSharp-API-Samples https://github.com/guojin-yan/OpenVINO-CSharp-API-Samples ...
通过新的C++ API进行LLM生成 #include"openvino/genai/llm_pipeline.hpp"#include<iostream> intmain(intargc,char* argv[]){std::stringmodel_path = argv[1];ov::genai::LLMPipelinepipe(model_path,"CPU");//target device is CPUstd::cout<< pipe.generate("The Sun is yellow bacause");//input ...
表1-1 使用OpenVINO 2022.1预处理API和 使用OpenCV实现预处理的性能对比 操作系统:Windows10;Python版本:3.8;OpenVINO版本:2022.1 模型:yolov5s.onnx 执行命令, 将yolov5s.onnx转换为FP16精度的yolov5s.xml后 mo --input_model yolov5s.onnx --data_type FP16 ...
staticvoid yolov8_obb(string model_path, string image_path, string device) { // --- Step 1. Initialize OpenVINO Runtime Core --- Core core = new Core(); // --- Step 2. Read inference model --- Model model = core.read_model...
同样的输出信息,我们使用 C++ API 实现如下: 1.5 编译模型并创建推理请求 在读取本地模型后,调用模型编译方法将模型编译为可以在目标设备上执行的 compile_model 对象,并通过该对象创建用于推断已编译模型的推断请求对象。下面是所使用的 API 方法: 在C# 中编译模型并创建推理请求的方式: ...
通过新的 C++ API 设置流水线: int main(int argc, char* argv[]) { std::string model_path = argv[1]; ov::genai::LLMPipeline pipe(model_path, "CPU");//target device is CPU std::cout << pipe.generate("The Sun is yellow because");//input context ...