安装

https://docs.openvinotoolkit.org/latest/_docs_install_guides_installing_openvino_linux.html

使用

文档:https://software.intel.com/en-us/openvino-toolkit/documentation/featured

$ --input 一定要给定节点名和端口号
$ python3 /opt/intel/openvino/deployment_tools/model_optimizer/mo_tf.py --input_model ./recognition_frozen_model.pb --input DatasetToSingleElement:0 --input_shape=[32,32,32,1] --output text_resnet15/conv5_0/relu --log_level=DEBUG

(1)TensorFlow 模型转换成 OpenVINO 的 IR 模型:

https://docs.openvinotoolkit.org/latest/_docs_MO_DG_prepare_model_convert_model_Convert_Model_From_TensorFlow.html

(2)OpenVINO 支持的 TensorFlow 的 Layers:

https://docs.openvinotoolkit.org/latest/_docs_MO_DG_prepare_model_Supported_Frameworks_Layers.html

如果 OpenVINO 中没有 TensorFlow 的 Layers,可以自定义 Layers:

https://docs.openvinotoolkit.org/latest/_docs_HOWTO_Custom_Layers_Guide.html

https://docs.openvinotoolkit.org/latest/_docs_MO_DG_prepare_model_customize_model_optimizer_Customize_Model_Optimizer.html

目前 OpenVINO 不支持的 TensorFlow Op:

(3)模型转成 IR 模型后,通过 OpenVINO 的 API 实现高效的 inference:

https://docs.openvinotoolkit.org/latest/_docs_IE_DG_Integrate_with_customer_application_new_API.html

(4)自定义模型中的 json + pipeline.config 说明

案例

https://blog.csdn.net/bleedingfight/article/details/86259268

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