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为 ODYSSEY - X86J4105 安装 Intel® Distribution of OpenVINO™ 工具包

Intel® Distribution of OpenVINO™ 工具包能够快速部署模拟人类视觉的应用和解决方案。基于卷积神经网络（CNN），该工具包扩展了计算机视觉（CV）工作负载至 Intel® 硬件，从而最大化性能。Intel® Distribution of OpenVINO™ 工具包包括 Intel® 深度学习部署工具包（Intel® DLDT）。

有关更多信息，请访问 Intel® Distribution of OpenVINO™ 工具包。

注意： 根据官方文档，OpenVINO™ 工具包可以安装在不同的操作系统上。**在本教程中，ODYSSEY - X86J4105 上安装了 Ubuntu 18.04.4 LTS，并将在 Linux 上安装 OpenVINO™ 工具包。**强烈建议安装此版本的 Ubuntu，以避免可能出现的环境错误。

本教程改编自官方文档 Install Intel® Distribution of OpenVINO™ toolkit for Linux*。

硬件要求​

  • 一台可用的电脑

  • 一台显示器

  • 键盘和鼠标

  • 网络连接

安装 Ubuntu 操作系统​

如果尚未安装 Ubuntu，请随时参考 此教程 将 Ubuntu 安装到 ODYSSEY - X86J4105 上。

安装 Intel® Distribution of OpenVINO™ 工具包​

从 Intel® Distribution of OpenVINO™ toolkit for Linux* 下载 Intel® Distribution of OpenVINO™ 工具包安装文件。从下拉菜单中选择 Intel® Distribution of OpenVINO™ toolkit for Linux 包。

  1. 在 Ubuntu 中打开终端。

  2. 切换到下载 Intel Distribution of OpenVINO toolkit for Linux* 安装文件的目录。如果文件下载到当前用户的 Downloads 目录：

cd ~/Download/

默认情况下，文件保存为 l_openvino_toolkit_p_<version>.tgz

  1. 解压 .tgz 文件：
tar -xvzf l_openvino_toolkit_p_<version>.tgz

文件将解压到 l_openvino_toolkit_p_<version> 文件夹。

  1. 进入 l_openvino_toolkit_p_<version> 目录：
cd l_openvino_toolkit_p_<version>
  1. 运行以下脚本安装 Intel® Distribution of OpenVINO™ 工具包：
sudo ./install_GUI.sh

注意： 这是 GUI 安装向导，也可以使用命令行安装方式：sudo ./install.sh，但强烈建议使用 GUI 安装以避免错误。

  1. 按屏幕上的说明操作。

  1. 如果选择默认选项，安装摘要 GUI 屏幕将如下所示：

  • 注意： 也可以自定义安装目录或选择要安装的组件：

如果以 root 用户身份安装，Intel Distribution of OpenVINO 的默认安装目录为 /opt/intel/openvino/。

  1. 当核心组件安装完成时，将出现完成屏幕：

安装外部软件依赖​

这些依赖项是为以下功能所需的：

  • Intel 优化版 OpenCV 库

  • 深度学习推理引擎

  • 深度学习模型优化工具

  1. 切换到 install_dependencies 目录：
cd /opt/intel/openvino/install_dependencies
  1. 运行脚本以下载并安装外部软件依赖项：
sudo -E ./install_openvino_dependencies.sh

这取决于您的网络速度，请耐心等待。外部软件依赖项已安装完成！

设置环境变量​

在编译和运行 OpenVINO™ 应用程序之前，您必须更新几个环境变量。运行以下脚本以临时设置您的环境变量：

source /opt/intel/openvino/bin/setupvars.sh

注意： 当您关闭终端时，OpenVINO 环境变量将被移除。作为一种选择，您可以按照以下步骤永久设置环境变量：

  1. 打开 <user_directory> 中的 .bashrc 文件。
nano /home/USERNAME/.bashrc

将您的用户名替换为 USERNAME。

  1. 在文件末尾添加以下行：
source /opt/intel/openvino/bin/setupvars.sh

  1. 使用 Ctrl + O 保存并使用 Ctrl + X 退出。

  2. 为测试更改，打开一个新的终端。您应该在终端顶部看到 [setupvars.sh] OpenVINO environment initialized。

配置模型优化器​

模型优化器是一个基于 Python* 的命令行工具，用于从流行的深度学习框架（如 Caffe*、TensorFlow*、Apache MXNet*、ONNX* 和 Kaldi*）导入训练好的模型。

模型优化器是 Intel Distribution of OpenVINO 工具包的关键组件。如果不通过模型优化器运行模型，您将无法对训练好的模型进行推理。当您通过模型优化器运行预训练模型时，输出将是网络的中间表示（IR）。中间表示由一对文件组成，描述整个模型：

  • .xml：描述网络拓扑结构

  • .bin：包含权重和偏置的二进制数据

有关模型优化器的更多信息，请参阅 模型优化器开发者指南。

模型优化器配置步骤​

您可以选择一次性配置所有支持的框架 或 单独配置一个框架。选择最适合您需求的选项。如果看到错误消息，请确保已安装所有依赖项。

选项 1：同时配置所有支持的框架

  1. 转到模型优化器的先决条件目录：
cd /opt/intel/openvino/deployment_tools/model_optimizer/install_prerequisites
  1. 运行脚本以为 Caffe、TensorFlow、MXNet、Kaldi 和 ONNX 配置模型优化器：
sudo ./install_prerequisites.sh

选项 2：单独配置每个框架

运行适用于您的模型框架的脚本。您可以运行多个脚本：

  • 对于 Caffe：
sudo ./install_prerequisites_caffe.sh
  • 对于 TensorFlow：
sudo ./install_prerequisites_tf.sh
  • 对于 MXNet：
sudo ./install_prerequisites_mxnet.sh
  • 对于 ONNX：
sudo ./install_prerequisites_onnx.sh
  • 对于 Kaldi：
sudo ./install_prerequisites_kaldi.sh

现在，您已经准备好编译并运行示例了！

运行验证脚本以验证安装​

在 ODYSSEY - X86J4105 的 CPU 上验证安装并编译两个示例：

  1. 进入 Inference Engine 示例目录：
cd /opt/intel/openvino/deployment_tools/demo
  1. 运行 图像分类验证脚本：
./demo_squeezenet_download_convert_run.sh

此验证脚本会下载一个 SqueezeNet 模型，使用模型优化器将模型转换为 .bin 和 .xml 的中间表示（IR）文件。推理引擎需要这种模型转换，以便使用 IR 作为输入并在 Intel 硬件上实现最佳性能。

此验证脚本会构建 异步图像分类示例应用程序，并使用位于示例目录中的 car.png 图像运行它。当验证脚本完成时，您将获得前 10 个类别的标签和置信度：

运行 推理管道验证脚本：

./demo_security_barrier_camera.sh

此脚本会下载三个预训练模型的 IR，构建 安全屏障摄像头示例 应用程序，并使用下载的模型和示例目录中的 car_1.bmp 图像运行它，以展示推理管道。验证脚本使用车辆识别，其中车辆属性逐步叠加以缩小到特定属性。

要了解验证脚本的详细信息，请参阅 /opt/intel/openvino/deployment_tools/demo 目录中的 README.txt 文件。

有关 Intel Distribution of OpenVINO™ 预训练目标检测和目标识别模型的描述，请参阅 OpenVINO™ 工具包预训练模型概述。

您已完成本指南中所有必要的安装、配置和构建步骤，可以使用您的 CPU 与训练好的模型一起工作。尽情探索强大的 Intel OpenVINO 工具，在 ODYSSEY - X86J4105 上训练您的模型吧！

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