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    盤點在使用openvino過程中遇到的一些問題,如何解決的-第4篇

    作者:時間:2022-05-20來源:EEPW收藏

    OpenVINO是英特爾基于自身現有的硬件平臺開發的一種可以加快高性能計算機視覺和深度學習視覺應用開發速度工具套件,支持各種英特爾平臺的硬件加速器上進行深度學習,并且允許直接異構執行。 支持在Windows與Linux系統,Python/C++語言。

    本文引用地址:http://www.rethinkthailand.com/article/202205/434300.htm

    主要特點:

    平臺上提升計算機視覺相關深度學習性能達19倍以上

    解除CNN-based的網絡在邊緣設備的性能瓶頸

    對OpenCV,OpenXV*視覺庫的傳統API實現加速與優化

    基于通用API接口在CPU、GPU、FPGA等設備上運行加上

    OpenVINO工具包(ToolKit)主要包括兩個核心組件,模型優化器(Model Optimizer)和(Model Optimizer)


    在這里盤點一些在使用中遇到的問題及怎么解決的。這是第4篇,之前3篇請見:

    盤點在使用過程中遇到的一些問題,如何解決的-第1篇

    http://www.rethinkthailand.com/article/202203/432548.htm

    盤點在使用過程中遇到的一些問題,如何解決的-第2篇

    http://www.rethinkthailand.com/article/202204/432865.htm

    盤點在使用過程中遇到的一些問題,如何解決的-第3篇

    http://www.rethinkthailand.com/article/202204/433278.htm


    1.問:我在安裝openvino2021.2的時候,測試的時候出現了錯誤。我查過了,這個文件是存在的,但是打不開。visual版本是2019,cmake版本是3.23,python版本是3.7.9,可以請教一下這個問題怎么解決嗎?

    圖片.png

    答: 中文換掉呢?

    2.問:有做過openvino  + OPENCV  c++ 預測的大佬么?我在安裝配置好后,感覺速度沒有提升,是哪里出了問題呢?有可以幫忙配置openvino  c+的朋友么?

    圖片.png

    答:說速度沒有提升,跟tfserving相比么

    回復:cpu

    答:這是編譯openvino? 沒搞過,只用openvino 轉換過模型, 利用ovms 來做推理

    回復:不用,網上下載的,也配置了,但是編譯不過

    答:編譯是費勁, 直接用ovms唄,docker鏡像

    3.問:為什么這里沒有 r1i 的節點,我轉化的模型上明明有 r1i

    圖片.png

    圖片.png

    答:openvino換2022試下,我之前也有個onnx節點不行 換2022就success了

    回復:我查到我這個節點是動態節點,好像是這個原因

    答:我vs用openvino也是和其他一樣 include頭文件+鏈接庫路徑+添加庫就行了。把2021卸了吧,2022他包的結構變化蠻大的,可以試下

    4.問:哪位遇到過這個問題???包含這個文件后,編譯報錯

    圖片.png

    圖片.png

    答:你vs里面是怎么報錯的呀

    回復:看后面這張圖

    圖片.png

    圖片.png

    答:我覺得這個error,好像也沾點版本的問題

    回復:安裝過程沒問題,運行demo也運行起來了,按照教程弄的包含目錄和庫目錄,但是最后包含文件以后,就編譯不了。你是用的什么版本的vs

    答:2019

    回復:專業版?我用的15,我也是在擔心是不是版本的問題

    答:就是免費的 社區版吧是,我意思是openvino的版本

    回復:官網下的,官網主頁最低的版本2020.3吧,demo運行正確,py應該是沒有問題的,所以懷疑是vs的版本不對

    5.問:定義的時候報內存錯誤,請問有遇到過的朋友么?

    圖片.png

    答:你檢查一下程序目錄是否有plugin.xml文件,我之前是因為缺少這個碰到過

    回復:這個文件在哪里找呢?

    答:建議try catch一下,看是否能獲取到有效的錯誤信息

    回復:確實沒有

        try {

        }
        // -*- error -*- //

        catch (std::bad_alloc& e) {
            std::cerr << "BAD ALLOC Exception : " << e.what() << std::endl;
            return EXIT_FAILURE;
        }

        catch (const std::exception& e) {
            std::cerr << "Error: " << e.what() << std::endl;
            return EXIT_FAILURE;
        }

        catch (...) {
            std::cerr << "unknown exception" << std::endl;
            return EXIT_FAILURE;
        }

    答:安裝目錄那里應該有吧

    回復:是這個原因,謝謝

    6.問:執行到這一行報錯,有朋友遇到過么?

    圖片.png

    圖片.png

    答:環境配置問題或者模型格式和路徑問題

    回復:有訓練好的模型么?可以傳一份確定可以加載的模型排除一下問題么?

    問:為啥是onnx文件路徑,onnx文件不是應該轉換成bin和xml文件嗎

    答:都可以

    回復:onnx是可以的吧

    答:release運行

    回復:

    圖片.png

    答:那就是模型有問題

    回復:用cv的dnn是可以加載的,有可以加載的模型么?

    答:dnn和openvino用的格式不同,導出模型opset設置成10

    回復:在轉換成onnx的代碼里面設置么?

    6.問:openvino 支持哪些模型,可以在哪里查到,最好是官方發布的,百度上面的感覺不全面

    答:可以參考這兩個列表:

    https://docs.openvino.ai/latest/model_zoo.html

    https://docs.openvino.ai/cn/latest/omz_models_group_public.html
    文檔中也有關于這些模型支持任務的分類

    7.問:樹莓派用python調用opencv打開攝像頭會報錯有沒有大佬能指點一下

    圖片.png

    答:500×700有點大,可以根據模型輸入大小調整下格式

    8.問:這。。。。。按的算opencv還是openvino。。。。

    圖片.png

    答:現在openvino也支持arm了?,他們不應該主要支持X86架構嗎?

    回復:arm是社區支持的 不是官方

    9.問:有大神遇到這個報錯嗎

    圖片.png

    答:環境沒配好

    答:你這個加載環境變量了嗎?官方demo可以跑成功嗎

    10.問:openvino  能在集成顯卡上跑嗎

    答:可以

    回復:在集成顯卡上跑和cpu上跑差別大嗎

    問:openvino  哪里設置集成顯卡跑

    答:GPU

    11.問:這個GNA  是集成顯卡嗎

    圖片.png

    答:不是,這個是的神經網絡加速棒

    12.問:怎么用FP16做推理呢

    圖片.png

    這兩個地方改了不行,檢測的時候失敗了

    圖片.png

    是不是這個地方還要改呀,還是說模型需要轉換成FP16的

    答:是的,你的模型要轉換為FP16格式?,F在模型是什么格式?FP32嗎?你用openvino的模型優化器轉成fp16就可以啦

    13.問:請問有沒有人將PB轉IR模型的時候,遇到這個問題

    圖片.png

    答:檢查一下安裝了模型優化器的requirements.txt了嗎

    14.問:運行Gpu加速識別的圖片時不時是這種花的是怎么回事呢

    圖片.png

    答:做訓練還是推理呢?什么模型應用呢?可以詳細描述一下嗎

    回復:問題已經解決了,是調用流程問題,圖片數據有錯亂

    15.問:請教一下大家,CPU和核顯的速度差距大不大(電腦沒有核顯,YOLOv5s模型)

    圖片.png

    答:這個要看具體問題具體分析,不同代不同系列的cpu帶的核顯性能也不一樣




    關鍵詞: openvino Intel

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