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Instalando o Intel® Distribution of OpenVINO™ toolkit para ODYSSEY - X86J4105

O Intel® Distribution of OpenVINO™ toolkit implanta rapidamente aplicações e soluções que emulam a visão humana. Baseado em Redes Neurais Convolucionais (CNN), o toolkit estende cargas de trabalho de visão computacional (CV) em todo o hardware Intel®, maximizando o desempenho. O Intel® Distribution of OpenVINO™ toolkit inclui o Intel® Deep Learning Deployment Toolkit (Intel® DLDT).

Para mais informações, visite Intel® Distribution of OpenVINO™ toolkit.

Nota: De acordo com o documento oficial, o OpenVINO™ toolkit pode ser instalado em diferentes sistemas operacionais. Para este tutorial, o Ubuntu 18.04.4 LTS está instalado no ODYSSEY - X86J4105 e o OpenVINO™ toolkit será instalado no Linux. É altamente recomendado instalar esta versão do Ubuntu para evitar erros de ambiente que possam ocorrer.

Este tutorial é modificado a partir do oficial Install Intel® Distribution of OpenVINO™ toolkit for Linux*.

Requisitos de Hardware​

  • Um computador funcional

  • Um monitor

  • Teclado e mouse

  • Conexão com a Internet

Instalar o sistema operacional Ubuntu​

Se você ainda não instalou o Ubuntu, sinta-se à vontade para seguir este tutorial para instalar o Ubuntu no seu ODYSSEY - X86J4105.

Instalar o Intel® Distribution of OpenVINO™ Toolkit​

Baixe o arquivo de pacote do Intel® Distribution of OpenVINO™ toolkit a partir de Intel® Distribution of OpenVINO™ toolkit for Linux*. Selecione o pacote Intel® Distribution of OpenVINO™ toolkit for Linux no menu suspenso.

  1. Abra o Terminal no Ubuntu.

  2. Altere os diretórios para onde você baixou o pacote Intel Distribution of OpenVINO toolkit for Linux*. se baixado para o diretório Downloads do usuário atual:

cd ~/Download/

Por padrão, o arquivo é salvo como l_openvino_toolkit_p_<version>.tgz

  1. Descompacte o arquivo .tgz:
tar -xvzf l_openvino_toolkit_p_<version>.tgz

Os arquivos são descompactados para a pasta l_openvino_toolkit_p_<version>.

  1. Vá para o diretório l_openvino_toolkit_p_<version>:
cd l_openvino_toolkit_p_<version>
  1. Instale o Intel® Distribution of OpenVINO™ Toolkit executando o seguinte script:
sudo ./install_GUI.sh

Nota: Este é o Assistente de instalação GUI, também há as instruções de linha de comando: sudo ./install.sh, mas é altamente recomendado usar a instalação GUI para evitar erros.

  1. Siga as instruções na tela.

  1. Se você selecionar as opções padrão, a tela de resumo da instalação GUI ficará assim:

  • Nota: Você também pode personalizar para alterar o diretório de instalação ou os componentes que deseja instalar:

Quando instalado como root o diretório de instalação padrão para o Intel Distribution of OpenVINO é /opt/intel/openvino/.

  1. Uma tela de conclusão aparecerá quando os componentes principais tiverem sido instalados:

Instalar Dependências Externas de Software​

Essas dependências são necessárias para:

  • Compilação otimizada pela Intel da biblioteca OpenCV

  • Deep Learning Inference Engine

  • Ferramentas Deep Learning Model Optimizer

  1. Altere para o diretório install_dependencies:
cd /opt/intel/openvino/install_dependencies
  1. Execute o script para baixar e instalar as dependências externas de software:
sudo -E ./install_openvino_dependencies.sh

Isso depende da velocidade da internet, por favor seja paciente. As dependências externas de software estão instaladas!

Definir as Variáveis de Ambiente​

Você deve atualizar várias variáveis de ambiente antes de poder compilar e executar aplicações OpenVINO™. Execute o seguinte script para definir temporariamente suas variáveis de ambiente:

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

Nota: As variáveis de ambiente do OpenVINO são removidas quando você fecha o shell. Como opção, você pode definir permanentemente as variáveis de ambiente da seguinte forma:

  1. Abra o arquivo .bashrc em <user_directory>.
nano /home/USERNAME/.bashrc

Substitua o seu nome de usuário por USERNAME.

  1. Adicione esta linha ao final do arquivo:
source /opt/intel/openvino/bin/setupvars.sh

  1. Use Ctrl + O para salvar e Ctrl + X para sair.

  2. Para testar sua alteração, abra um novo terminal. Você deverá ver [setupvars.sh] OpenVINO environment initialized no topo do terminal.

Configurar o Model Optimizer​

O Model Optimizer é uma ferramenta de linha de comando baseada em Python* para importar modelos treinados de estruturas populares de deep learning tais como Caffe*, TensorFlow*, Apache MXNet*, ONNX* e Kaldi*.

O Model Optimizer é um componente-chave do Intel Distribution of OpenVINO toolkit. Você não pode executar inferência no seu modelo treinado sem executar o modelo através do Model Optimizer. Quando você executa um modelo pré-treinado através do Model Optimizer, sua saída é uma Representação Intermediária (IR) da rede. A Representação Intermediária é um par de arquivos que descrevem todo o modelo:

  • .xml: Descreve a topologia da rede

  • .bin: Contém os dados binários de pesos e vieses

Para mais informações sobre o Model Optimizer, consulte o Model Optimizer Developer Guide.

Etapas de Configuração do Model Optimizer​

Você pode escolher configurar todos os frameworks suportados de uma vez OU configurar um framework por vez. Escolha a opção que melhor se adapta às suas necessidades. Se você vir mensagens de erro, certifique-se de ter instalado todas as dependências.

OPÇÃO 1: Configurar todos os frameworks suportados ao mesmo tempo

  1. Vá para o diretório de pré-requisitos do Model Optimizer:
cd /opt/intel/openvino/deployment_tools/model_optimizer/install_prerequisites
  1. Execute o script para configurar o Model Optimizer para Caffe, TensorFlow, MXNet, Kaldi* e ONNX:
sudo ./install_prerequisites.sh

OPÇÃO 2: Configurar cada framework separadamente

Execute o script para o framework do seu modelo. Você pode executar mais de um script:

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

Agora você está pronto para compilar e executar os exemplos!

Execute o Script de Verificação para Verificar a Instalação​

Para verificar a instalação e compilar dois exemplos na CPU do ODYSSEY - X86J4105:

  1. Vá para o diretório de demonstração do Inference Engine:
cd /opt/intel/openvino/deployment_tools/demo
  1. Execute o script de verificação de Classificação de Imagem:
./demo_squeezenet_download_convert_run.sh

Este script de verificação baixa um modelo SqueezeNet, usa o Model Optimizer para converter o modelo para os arquivos de Representação Intermediária (IR) .bin e .xml. O Inference Engine requer essa conversão de modelo para que possa usar a IR como entrada e atingir desempenho máximo no hardware Intel.

Este script de verificação compila a aplicação Image Classification Sample Async e a executa com a imagem car.png localizada no diretório de demonstração. Quando o script de verificação é concluído, você terá o rótulo e a confiabilidade para as 10 principais categorias:

Execute o script de verificação do Pipeline de Inferência:

./demo_security_barrier_camera.sh

Este script baixa três IRs de modelos pré-treinados, compila a aplicação Security Barrier Camera Demo e a executa com os modelos baixados e a imagem car_1.bmp do diretório de demonstração para mostrar um pipeline de inferência. O script de verificação usa reconhecimento de veículos no qual os atributos do veículo se baseiam uns nos outros para restringir a um atributo específico.

Para aprender sobre os scripts de verificação, veja o arquivo README.txt em /opt/intel/openvino/deployment_tools/demo.

Para uma descrição dos modelos pré-treinados de detecção e reconhecimento de objetos do Intel Distribution of OpenVINO™, veja Overview of OpenVINO™ Toolkit Pre-Trained Models.

Você concluiu todas as etapas necessárias de instalação, configuração e compilação neste guia para usar sua CPU para trabalhar com seus modelos treinados, sinta-se à vontade para explorar a poderosa ferramenta Intel OpenVINO para treinar seus modelos com o ODYSSEY - X86J4105!

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