怎么用openvino使用cpu加速推理

OpenVINO是Intel推出的一套深度学习推理框架，支持使用CPU、GPU和VPU等硬件进行推理加速。下面是使用OpenVINO进行CPU加速推理的步骤：

1. 安装OpenVINO

请参考OpenVINO官方文档进行安装。

2. 转换模型

将训练好的深度学习模型转换为OpenVINO支持的格式，使用Model Optimizer工具进行转换。例如，将TensorFlow模型转换为OpenVINO IR格式：

mo_tf.py --input_model model.pb --input_shape [1,224,224,3] --data_type FP16 --output_dir . --model_name model

其中，model.pb为TensorFlow模型，[1,224,224,3]为输入数据的shape，FP16表示使用半精度浮点数进行推理，model为转换后的模型文件名。

3. 加载模型

使用Inference Engine API加载转换后的模型：

from openvino.inference_engine import IECore

ie = IECore()
net = ie.read_network(model='model.xml', weights='model.bin')
exec_net = ie.load_network(network=net, device_name='CPU', num_requests=1)
input_blob = next(iter(net.input_info))
output_blob = next(iter(net.outputs))

其中，model.xml和model.bin为转换后的模型文件名，device_name指定使用CPU进行推理。

4. 推理

使用Inference Engine API进行推理：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('image.jpg')
img = cv2.resize(img, (224, 224))
img = img.transpose((2, 0, 1))  # HWC -> CHW
img = np.expand_dims(img, axis=0)

res = exec_net.infer(inputs={input_blob: img})
output = res[output_blob]

其中，image.jpg为输入图片，将图片resize到模型输入的大小，转换为CHW格式，并扩展一维表示batch size为1。使用exec_net.infer进行推理，输出结果保存在output中。

5. 释放资源

推理完成后，释放资源：

del exec_net
del ie

以上就是使用OpenVINO进行CPU加速推理的基本步骤。如果需要更详细的操作说明和示例代码，可以参考OpenVINO官方文档。