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在OpenVINO中运行TensorFlow模型

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简介：
本文介绍了如何在Intel的OpenVINO工具套件中高效地部署和优化基于TensorFlow框架的机器学习模型，以实现加速推理的目的。 在VS2017中配置OpenVINO环境，并运行通过TensorFlow训练的MobileNet模型。这包括将Tensorflow模型转换为OpenVINO模型以及使用VS2017来运行该OpenVINO模型，同时还需要配置OpenCV等其他库。 详情请参阅我的博客《OpenVINO运行Tensorflow模型》。

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  • 在OpenVINO中运行TensorFlow模型
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    本文介绍了如何在Intel的OpenVINO工具套件中高效地部署和优化基于TensorFlow框架的机器学习模型，以实现加速推理的目的。 在VS2017中配置OpenVINO环境，并运行通过TensorFlow训练的MobileNet模型。这包括将Tensorflow模型转换为OpenVINO模型以及使用VS2017来运行该OpenVINO模型，同时还需要配置OpenCV等其他库。 详情请参阅我的博客《OpenVINO运行Tensorflow模型》。
     
  • 在OpenVINO 2022中部署Yolov5 v6.1模型示例
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    本教程详细介绍如何使用Intel的OpenVINO工具套件将YOLOv5版本6.1的深度学习模型高效转换并部署，适用于计算机视觉任务。 使用OpenVINO 2022.1.0、openvino-dev 2022.1.0 和 openvino-telemetry 2022.1.1 部署最新版的YOLOv5 v6.1 模型。同时，需要安装 torch 1.8.1 和 torchvision 0.9.1。
     
  • 在TensorFlow中构建LSTM模型
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    本教程详细介绍了如何使用TensorFlow框架构建并训练一个长短期记忆网络（LSTM）模型。适合初学者入门深度学习和序列数据处理。 深度学习在自然语言处理中的应用包括使用Tensorflow构建LSTM模型进行序列化标注。
     
  • YOLOv5的OpenVINO IR模型
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    简介：YOLOv5的OpenVINO中间表示（IR）模型是针对Intel硬件优化的一种轻量级实时目标检测解决方案，适用于边缘计算环境。 OpenVINO工具包可以直接调用YOLOv5 IR模型，该模型包含bin文件和xml文件，便于快速部署并实现物体识别与目标检测功能。
     
  • 使用FP16格式的FaceNet模型在OpenVINO中的应用
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    本文介绍了如何将FP16精度的FaceNet模型优化并部署到OpenVINO平台上，以实现高效的人脸识别系统。通过这种方式，在保证准确率的同时，显著提升了模型推理速度和资源利用率。 OpenVINO全称为Open Visual Inference and Neural Network Optimization，是由Intel开发的一款强大的计算机视觉和深度学习推理工具。它旨在加速模型的部署，特别是在Intel硬件上运行，如CPU、GPU以及神经计算棒（NCS/NCS2）等。 本段落讨论的是一个经过优化的FaceNet模型，在FP16（半精度浮点数）格式下存储并适用于在Intel的神经计算棒上的执行。FaceNet是一种广泛用于人脸识别任务中的深度学习模型，首次由Google于2015年提出。它的主要目标是将人脸图像映射到一个高维特征空间中，使得相同身份的人脸在这个空间内的距离较近，而不同身份的人脸则相距较远。通常采用Inception-v1架构的三线性网络结构，并通过大量面部数据训练得到。 FP16（半精度浮点数）是一种用于数值计算的数据类型，仅占用16位存储空间，相比传统的32位单精度浮点数，可以减少一半的空间需求。尽管在某些情况下会牺牲一定的精确度，但其显著提高了计算效率和内存带宽性能，在资源有限的设备或需要快速处理的任务中特别有用。OpenVINO中的FP16模型能够提高推理速度并降低功耗，是边缘设备的理想选择。 Intel神经计算棒（NCS/NCS2）是一种小型低能耗装置，设计用于加速深度学习模型在硬件上的推断过程。该产品内置的Myriad X VPU可以处理大量并行运算任务，并且非常适合于像FaceNet这样的人脸识别模型运行。用户可以根据具体需求选择FP16或FP32版本的模型：前者可能提供更快的速度，而后者则在CPU上拥有更好的兼容性和精度。 使用OpenVINO进行模型转换通常包括以下步骤： - 首先获取一个预先训练好的FaceNet模型（如TensorFlow、Caffe等框架下训练得到）； - 使用Model Optimizer工具将原始的模型文件转化为适合于特定硬件平台的OpenVINO IR格式，可以选择FP16或FP32精度进行优化； - 最后通过Inference Engine API在目标平台上加载并执行该模型以实现人脸识别任务。 实际应用中需考虑的因素包括： - 精度与速度之间的权衡：使用FP16可能牺牲一些精确性来换取更快的速度，需要根据应用场景决定是否接受这种妥协； - 资源限制评估：基于硬件计算能力和内存情况选择最适合的模型格式； - 后处理操作：人脸识别不仅涉及推断过程还包括对结果进行进一步处理（例如设置阈值、相似度比较等）。 综上所述，OpenVINO使用的FP16格式FaceNet模型是一个经过优化的人脸识别解决方案。它利用Intel提供的工具链和神经计算棒硬件提供高效且低能耗的边缘计算能力。开发者通过理解FaceNet的工作原理及FP16的优势与缺点以及掌握整个使用流程可以有效地部署并运行这一模型。
     
  • 在Windows 64位系统中使用PyCharm运行TensorFlow
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    本篇文章将介绍如何在拥有64位Windows系统的电脑上安装并配置PyCharm和TensorFlow环境，并通过实例演示其基本应用。适合初学者参考学习。 在Windows 64位系统下使用PyCharm运行TensorFlow。首先通过Anaconda安装TensorFlow，然后安装PyCharm。接着，在PyCharm的解释器中导入TensorFlow。
     
  • Pruned-OpenVINO-YOLO: 在OpenVINO嵌入式设备上部署优化的YOLOv3/YOLOv4/YOLOv4-tiny模型
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    Pruned-OpenVINO-YOLO项目致力于在OpenVINO框架下，为嵌入式设备提供轻量级且高效的YOLOv3、YOLOv4及YOLOv4-tiny版本的优化部署方案。通过模型剪枝技术显著减小模型大小并加速推理过程，同时保持高精度和实时性能，适用于资源受限环境下的目标检测任务。 修剪后的OpenVINO-YOLO 先决条件： 首先安装mish-cuda：测试平台为WIN10 + RTX3090 + CUDA11.2。 如果无法在设备上安装，可以尝试其他方式。 开发日志： - 2021年2月25日：支持yolov4-tiny和yolov4-tiny-3l。请使用或修剪yolov4-tiny和yolov4-tiny-3l模型，并通过darknet调整修剪后的模型，无需加载权重。 - 2021年3月13日：更新了Mish-cuda支持，增强了代码对YOLOv4的适应性（训练更快、内存占用更少）。 介绍： 当在OpenVINO上部署YOLOv3和YOLOv4时，完整版模型FPS较低；而微型版本虽然提高了速度但准确性较差且稳定性不足。通常，完整结构设计用于复杂场景中检测80个或更多类别的目标，在实际应用中往往只需处理几个类别，并非所有场景都那么复杂。 本教程将分享如何修剪YOLOv3和YOLOv4模型以适应这些特定需求。
     
  • TFClassify-Unity-Barracuda：在Unity Barracuda中集成TensorFlow和ONNX模型进行推理...
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    TFClassify-Unity-Barracuda是一个利用Unity引擎Barracuda模块，在Unity环境中高效集成并运行TensorFlow和ONNX格式深度学习模型的项目，适用于快速原型设计与应用部署。 这是在Unity应用程序中使用经过TensorFlow或ONNX训练的模型进行图像分类和对象检测的例子。它利用了梭子鱼（Barracuda）插件，但请注意，该插件仍处于开发预览阶段，并且经常更新。 您需要使用的是Unity 2019.3或更高版本。较低的2019.2.x版本在WebCamTexture和Vulkan中存在一个错误，导致内存泄漏。 要开始，请打开项目并在Unity中安装Barracuda插件（通过Window -> Package Manager 安装 Barracuda 0.4.0-preview）。
     
  • 在Python中使用Keras和TensorFlow实现多进程运行
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    本篇文章介绍了如何利用Python语言结合Keras及TensorFlow库来开发一个多进程环境下的机器学习模型。该方法能够有效提升程序执行效率，为深度学习研究提供技术支持。 从多进程模块导入Process from multiprocessing import Process 导入操作系统相关功能的os模块 import os 定义训练函数training_function，并在其中导入keras库。 def training_function(...): import keras 如果脚本被直接执行，而不是被导入到其他脚本中，则创建一个名为p的Process对象，其目标为training_function。然后启动这个进程。 if __name__ == __main__: p = Process(target=training_function, args=(...,)) p.start()
     
  • TensorFlow Lite（七）：在Android平台构建TensorFlow Lite模型
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    本篇文章是TensorFlow Lite系列教程的第七部分，主要讲解如何在Android平台上使用TensorFlow Lite框架来部署和运行机器学习模型。文中详细介绍了开发环境配置、模型转换以及代码实现等步骤，帮助开发者轻松将训练好的模型应用到实际项目中。 下载源代码：`git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow` 运行相关的TFLite Android例子程序： 最初的例子位于 `https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/r2.1/tensorflow/lite/examples/android/app`，但现在已经移到专门的examples仓库里。请使用Android Studio打开并运行这些示例程序。 注：TF Lite Android Example (Deprecated) 已经被移动到新的位置。