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            ubuntu openVINO安裝&配置

            作者: 時(shí)間:2020-08-03 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

            安裝ubuntu16.04版openVINO

            參考官網(wǎng)下載地址:

            本文引用地址:http://www.biyoush.com/article/202008/416588.htm

            https://software.intel.com/content/www/cn/zh/develop/tools/-toolkit/download.html?cid=other&source=eepw_web-res_ceds&campid=prc_q2_iotg_ov-da&content=web-reg_all   

            參考官網(wǎng)安裝教程:
            https://docs.toolkit.org/latest/_docs_install_guides_installing__linux.html#install-openvino

            注意的點(diǎn):

            1 配置tensorflow等模型優(yōu)化器的時(shí)候,官網(wǎng)使用的是sudo pip命令安裝依賴包,但是由于我們有虛擬環(huán)境,所以我需要在虛擬環(huán)境中安裝
            首先,激活虛擬環(huán)境
            然后,由于我的虛擬環(huán)境存在tensorflow和numpy,所以不需要安裝這兩個(gè),
            制作去掉這兩個(gè)安裝包的requirements_tf_tzlmodify.txt,然后使用pip install -r 進(jìn)行安裝。
            2 修改/opt/intel/的權(quán)限為tongzhlin
            sudo chown -R tongzhilin:tongzhilin /opt/intel
            sudo chown -R tongzhilin:tongzhilin ~/intel
            3 執(zhí)行Demo文件夾下的腳本的時(shí)候,報(bào)錯(cuò)找不到‘yaml’
            由于我們使用的是virtualenv虛擬環(huán)境,所以正確的安裝是:
            激活虛擬環(huán)境后
            pip install PyYAML
            4 demo/下的兩個(gè)腳本,不用sudo執(zhí)行也可以成功,如果需要打開圖片,則需要sudo執(zhí)行。
            5
            demo_squeezenet_download_convert_run.sh:腳本會(huì)自動(dòng)下載和安裝依賴包,并且下載測(cè)試Caffe模型將其轉(zhuǎn)成OpenVINO的xml/bin文件,測(cè)試圖片是一張轎車照片。

            依賴包安裝在:~/inference_engine_samples_build
            源碼在:/opt/intel/openvino/deployment_tools/inference_engine/samples
            Caffe模型下載到 ~/openvino_models
            demo_security_barrier_camera.sh:物體識(shí)別,車牌識(shí)別.同上面的命令也會(huì)自動(dòng)下載安裝依賴包,自動(dòng)下載openvino的模型
            6 linux下識(shí)別VPU需要更新usb驅(qū)動(dòng)規(guī)則
            source /opt/intel/openvino/bin/setupvars.sh
            cd /opt/intel/openvino/install_dependencies
            ./install_NCS_udev_rules.sh

            模型轉(zhuǎn)換指令

            參考官網(wǎng):
            https://docs.openvinotoolkit.org/latest/_docs_MO_DG_prepare_model_convert_model_tf_specific_Convert_FaceNet_From_Tensorflow.html

            通過meta轉(zhuǎn)換,這個(gè)命令總是轉(zhuǎn)換失敗,還沒有解決
            ./mo_tf.py --input_meta_graph ~/facenet/models/20180402-114759/model-20180402-114759.meta --output_dir ~/openvino_models/ --freeze_placeholder_with_value “phase_train->False” --reverse_input_channels
            通過pb文件轉(zhuǎn)換
            facenet提供了模型轉(zhuǎn)換工具,把checkpoint模型轉(zhuǎn)換成pb模型
            python src/freeze_graph.py ./models_cslead/20190528-141841/ ./models_cslead/20190528-141841/20190528-141841.pb
            pb轉(zhuǎn)換:
            ./mo_tf.py --input_model ~/facenet/models_cslead/20190528-141841/20190528-141841.pb --output_dir ~/openvino_models/facenet/20190528-141841/ --freeze_placeholder_with_value “phase_train->False” --reverse_input_channels
            參數(shù):
            –input_shape “[1,160,160,3]”
            –data_type=FP16 #vpu支持的浮點(diǎn)格式

            模型轉(zhuǎn)換成功后,vpu不能使用轉(zhuǎn)換后的模型

            在openVINO環(huán)境下,很長(zhǎng)一段時(shí)間我轉(zhuǎn)換的facenet模型在第一代和第二代計(jì)算棒上的返回結(jié)果都是1和-1,不能使用,非??鄲溃乙詾槭?所描述的問題,但是并不是,openVINO完美支持Inception Resnet v1和Inception Resnet v2,而且計(jì)算棒1代和計(jì)算棒2代也完美支持Inception Resnet v1和Inception Resnet v2網(wǎng)絡(luò),最終的解決方法是:
            (1)cpp文件的FP32改成FP16
            (2)由于cpp沒有float16精度,所以需要我們自定義這個(gè)精度,預(yù)白化后的圖像,轉(zhuǎn)換成float16精度,傳給計(jì)算棒。
            (3)同理,輸出結(jié)果也要由float16精度轉(zhuǎn)換成float32精度
            (4)滿足以上條件后,你會(huì)發(fā)現(xiàn),結(jié)果依然是1,-1…,這就要修改最為關(guān)鍵的一步,打開轉(zhuǎn)換后的模型,找到最后的“Normalize”項(xiàng),across_spatial=“0” 改成 across_spatial=“1”,這就OK拉,興奮。

            驗(yàn)證

            cd /home/tongzhilin/inference_engine_samples_build/intel64/Release

            cpu
            ./classification_sample -i ~/facenet/data/lfw_data/lfw_160/Rose_Linkins/Rose_Linkins_0001.png ~/facenet/data/lfw_data/lfw_160/Rose_Marie/Rose_Marie_0001.png -m ~/openvino_models/facenet/20190528-141841/20190528-141841.xml

            ./classification_sample -i ~/facenet/data/lfw_data/lfw_160/Alberto_Fujimori/ -m ~/openvino_models/facenet/20190528-141841/20190528-141841.xml

            vpu
            ./classification_sample -i ~/facenet/data/lfw_data/lfw_160/Rose_Linkins/Rose_Linkins_0001.png ~/facenet/data/lfw_data/lfw_160/Rose_Marie/Rose_Marie_0001.png -m ~/openvino_models/facenet_fp16/20190528-141841/20190528-141841.xml -d MYRIAD

            ./classification_sample -i ~/facenet/data/lfw_data/lfw_160/Rose_Linkins/ -m ~/openvino_models/facenet_fp16/20190528-141841/20190528-141841.xml -d MYRIAD

            python 指令
            python classification_sample.py -i ~/facenet/data/lfw_data/lfw_160/Rose_Linkins/Rose_Linkins_0001.png ~/facenet/data/lfw_data/lfw_160/Rose_Marie/Rose_Marie_0001.png -m ~/openvino_models/facenet_fp16/20190528-141841/20190528-141841.xml -d MYRIAD

            python classification_sample.py -i ~/facenet/data/lfw_data/lfw_160/Rose_Linkins/Rose_Linkins_0001.png ~/facenet/data/lfw_data/lfw_160/Rose_Marie/Rose_Marie_0001.png -m ~/openvino_models/facenet/20190528-141841/20190528-141841.xml

            編譯

            cd /home/tongzhilin/inference_engine_samples_build/classification_sample

            cp ~/inference_engine/samples/classification_sample/main.cpp /opt/intel/openvino/inference_engine/samples/classification_sample/


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