openvino能装在ubuntu22.04系统上嘛

时间: 2023-10-29 07:04:29 浏览: 206
目前(截至 2022 年 11 月),OpenVINO 2021.4.2 版本是不支持 Ubuntu 22.04 系统的,因为 Ubuntu 22.04 在发布 OpenVINO 2021.4.2 时还没有发布。 不过,Intel 官方已经在 OpenVINO 2022.4 版本中加入了对 Ubuntu 22.04 的支持。因此,如果你想在 Ubuntu 22.04 上使用 OpenVINO,可以尝试安装 OpenVINO 2022.4 版本。 具体安装方法可以参考官方的安装指南:https://docs.openvinotoolkit.org/2022.4/openvino_docs_install_guides_installing_openvino_linux.html
相关问题

ubuntu22.04安装openvino22.04的教程

以下是在 Ubuntu 22.04 系统上安装 OpenVINO 2022.4 的详细步骤: 1. 下载 OpenVINO 工具包。 可以在 OpenVINO 官网下载页面(https://software.intel.com/content/www/us/en/develop/tools/openvino-toolkit/download.html)下载 OpenVINO 2022.4 版本的工具包。选择适合你系统的版本进行下载,例如 Linux 版本的 .tgz 文件。 2. 解压工具包。 将下载的 .tgz 文件解压到你想要安装 OpenVINO 的目录,例如 /opt/intel 目录。可以使用以下命令进行解压: ``` tar -xvzf l_openvino_toolkit_p_<version>.tgz ``` 其中,<version> 是 OpenVINO 版本号,例如 2022.4.2。 3. 安装依赖项。 在 Ubuntu 22.04 系统上,需要安装以下依赖项: ``` sudo apt-get update sudo apt-get install -y cmake python3 python3-pip python3-setuptools python3-dev python3-venv python3-numpy build-essential gfortran libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev libxvidcore-dev libx264-dev libgtk-3-dev libatlas-base-dev liblapacke-dev libopenblas-dev libhdf5-dev git ``` 上述命令会安装 OpenVINO 所需的所有依赖项,包括 CMake、Python、numpy、gfortran 等。 4. 安装 OpenVINO。 进入解压后的 OpenVINO 工具包目录,例如 /opt/intel/openvino_2022.4.2。然后执行以下命令进行安装: ``` sudo ./install.sh ``` 在安装过程中,会提示你选择安装的组件。可以根据需求自行选择,也可以选择全部安装。安装完成后,会提示你进行一些配置操作。 5. 配置环境变量。 在配置环境变量之前,需要先查看 OpenVINO 的安装路径。默认情况下,OpenVINO 安装在 /opt/intel 目录下。如果你指定了其他的安装路径,请将下面的命令中的 /opt/intel 替换为你的安装路径。 打开 /opt/intel/openvino_2022.4.2/bin/setupvars.sh 文件,并将其中的以下行: ``` export INTEL_OPENVINO_DIR="/opt/intel/openvino" ``` 改为: ``` export INTEL_OPENVINO_DIR="/opt/intel/openvino_2022.4.2" ``` 然后执行以下命令进行环境变量配置: ``` source /opt/intel/openvino_2022.4.2/bin/setupvars.sh ``` 这会将 OpenVINO 的环境变量设置添加到当前终端会话中。如果希望每次启动终端时都自动配置环境变量,可以将上述命令添加到你的 .bashrc 文件中。 6. 验证安装。 安装完成后,可以运行以下命令验证 OpenVINO 的安装: ``` /opt/intel/openvino_2022.4.2/deployment_tools/demo/demo_squeezenet_download_convert_run.sh ``` 这个命令会下载 SqueezeNet 模型并进行转换和推理。如果一切正常,会输出模型的推理结果。 以上就是在 Ubuntu 22.04 系统上安装 OpenVINO 2022.4 的完整步骤。需要注意的是,安装过程可能会因网络或其他原因出现问题,建议按照指南认真执行每个步骤,并根据具体情况进行调整。

ubuntu22.04安装GCC 11.4.0 OpenVINO 2021.4 (Test: 2023.0 也可以) OpenCV 4.7.0 Eigen 3.4.0 Sophus 1.22.10 Glog CeresSolver 2.1.0 Jsoncpp

在Ubuntu 22.04上安装特定版本的软件包,例如GCC、OpenVINO、OpenCV等,通常需要一些步骤来手动下载和配置。这里是一个概述: 1. **安装基础依赖** 首先更新系统并安装必要的包管理工具: ``` sudo apt update && sudo apt install build-essential cmake git libprotobuf-dev protobuf-compiler ``` 2. **安装GCC 11.4.0** Ubuntu 22.04默认已经包含了较新的GCC版本,如果你需要指定安装某个版本,可以通过添加第三方源,然后安装: ```bash sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test sudo apt update sudo apt install g++-11 ``` 然后设置`g++-11`为默认版本: ```bash sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-11 90 --slave /usr/bin/g++-config g++-config /usr/bin/g++-11-config sudo update-alternatives --install /usr/bin/c++ c++ /usr/bin/g++-11 90 --slave /usr/bin/c++-config c++-config /usr/bin/g++-11-config ``` 3. **安装OpenVINO 2021.4 (Test: 2023.0)** 下载对应版本的OpenVINO SDK并按照官方文档进行安装。官网地址通常是 https://docs.openvino.ai/latest 。注意,有些库可能需要单独安装。 4. **安装OpenCV 4.7.0** - 先安装基本依赖,如Python: ```bash sudo apt install python3-pip python3-dev swig ``` - 使用pip安装OpenCV: ```bash pip3 install opencv-python==4.7.0 ``` 或者从源代码编译安装: ```bash git clone https://github.com/opencv/opencv.git cd opencv mkdir release cd release cmake .. make -j4 sudo make install ``` 5. **安装其他依赖** - Eigen: 你可以通过Git克隆获取源码并编译安装,类似OpenCV的做法。 - Sophus, Glog, CeresSolver, Jsoncpp: 同样地,从GitHub克隆各自仓库,构建并安装。这些库大多数有详细的文档说明如何操作。 完成以上步骤后,确保每个库都在你的环境中可用,并确认它们的版本是否正确。
阅读全文

相关推荐

最新推荐

recommend-type

笔记本 ubuntu22.04 安装RTX3080TI nvidia显卡驱动

在Ubuntu 22.04操作系统中安装RTX3080TI显卡的NVIDIA驱动需要遵循一系列步骤,以确保正确安装并避免常见的问题,如黑屏。以下是详细的安装流程: 首先,确保你的系统是最新的,这可以通过更新软件列表和安装必要的...
recommend-type

Ubuntu 20.04.4 LTS 升级 22.04 LTS 教程

因此,直接在20.04.4上运行`do-release-upgrade`将无法跳转到22.04,因为22.04是第一个正式小版本。 为了从Ubuntu 20.04.4 LTS升级到22.04 LTS,你需要在`do-release-upgrade`命令后添加 `-d` 选项,这表示你愿意...
recommend-type

全国江河水系图层shp文件包下载

资源摘要信息:"国内各个江河水系图层shp文件.zip" 地理信息系统(GIS)是管理和分析地球表面与空间和地理分布相关的数据的一门技术。GIS通过整合、存储、编辑、分析、共享和显示地理信息来支持决策过程。在GIS中,矢量数据是一种常见的数据格式,它可以精确表示现实世界中的各种空间特征,包括点、线和多边形。这些空间特征可以用来表示河流、道路、建筑物等地理对象。 本压缩包中包含了国内各个江河水系图层的数据文件,这些图层是以shapefile(shp)格式存在的,是一种广泛使用的GIS矢量数据格式。shapefile格式由多个文件组成,包括主文件(.shp)、索引文件(.shx)、属性表文件(.dbf)等。每个文件都存储着不同的信息,例如.shp文件存储着地理要素的形状和位置,.dbf文件存储着与这些要素相关的属性信息。本压缩包内还包含了图层文件(.lyr),这是一个特殊的文件格式,它用于保存图层的样式和属性设置,便于在GIS软件中快速重用和配置图层。 文件名称列表中出现的.dbf文件包括五级河流.dbf、湖泊.dbf、四级河流.dbf、双线河.dbf、三级河流.dbf、一级河流.dbf、二级河流.dbf。这些文件中包含了各个水系的属性信息,如河流名称、长度、流域面积、流量等。这些数据对于水文研究、环境监测、城市规划和灾害管理等领域具有重要的应用价值。 而.lyr文件则包括四级河流.lyr、五级河流.lyr、三级河流.lyr,这些文件定义了对应的河流图层如何在GIS软件中显示,包括颜色、线型、符号等视觉样式。这使得用户可以直观地看到河流的层级和特征,有助于快速识别和分析不同的河流。 值得注意的是,河流按照流量、流域面积或长度等特征,可以被划分为不同的等级,如一级河流、二级河流、三级河流、四级河流以及五级河流。这些等级的划分依据了水文学和地理学的标准,反映了河流的规模和重要性。一级河流通常指的是流域面积广、流量大的主要河流;而五级河流则是较小的支流。在GIS数据中区分河流等级有助于进行水资源管理和防洪规划。 总而言之,这个压缩包提供的.shp文件为我们分析和可视化国内的江河水系提供了宝贵的地理信息资源。通过这些数据,研究人员和规划者可以更好地理解水资源分布,为保护水资源、制定防洪措施、优化水资源配置等工作提供科学依据。同时,这些数据还可以用于教育、科研和公共信息服务等领域,以帮助公众更好地了解我国的自然地理环境。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

Keras模型压缩与优化:减小模型尺寸与提升推理速度

![Keras模型压缩与优化:减小模型尺寸与提升推理速度](https://dvl.in.tum.de/img/lectures/automl.png) # 1. Keras模型压缩与优化概览 随着深度学习技术的飞速发展,模型的规模和复杂度日益增加,这给部署带来了挑战。模型压缩和优化技术应运而生,旨在减少模型大小和计算资源消耗,同时保持或提高性能。Keras作为流行的高级神经网络API,因其易用性和灵活性,在模型优化领域中占据了重要位置。本章将概述Keras在模型压缩与优化方面的应用,为后续章节深入探讨相关技术奠定基础。 # 2. 理论基础与模型压缩技术 ### 2.1 神经网络模型压缩
recommend-type

MTK 6229 BB芯片在手机中有哪些核心功能,OTG支持、Wi-Fi支持和RTC晶振是如何实现的?

MTK 6229 BB芯片作为MTK手机的核心处理器,其核心功能包括提供高速的数据处理、支持EDGE网络以及集成多个通信接口。它集成了DSP单元,能够处理高速的数据传输和复杂的信号处理任务,满足手机的多媒体功能需求。 参考资源链接:[MTK手机外围电路详解:BB芯片、功能特性和干扰滤波](https://wenku.csdn.net/doc/64af8b158799832548eeae7c?spm=1055.2569.3001.10343) OTG(On-The-Go)支持是通过芯片内部集成功能实现的,允许MTK手机作为USB Host与各种USB设备直接连接,例如,连接相机、键盘、鼠标等
recommend-type

点云二值化测试数据集的详细解读

资源摘要信息:"点云二值化测试数据" 知识点: 一、点云基础知识 1. 点云定义:点云是由点的集合构成的数据集,这些点表示物体表面的空间位置信息,通常由三维扫描仪或激光雷达(LiDAR)生成。 2. 点云特性:点云数据通常具有稠密性和不规则性,每个点可能包含三维坐标(x, y, z)和额外信息如颜色、反射率等。 3. 点云应用:广泛应用于计算机视觉、自动驾驶、机器人导航、三维重建、虚拟现实等领域。 二、二值化处理概述 1. 二值化定义:二值化处理是将图像或点云数据中的像素或点的灰度值转换为0或1的过程,即黑白两色表示。在点云数据中,二值化通常指将点云的密度或强度信息转换为二元形式。 2. 二值化的目的:简化数据处理,便于后续的图像分析、特征提取、分割等操作。 3. 二值化方法:点云的二值化可能基于局部密度、强度、距离或其他用户定义的标准。 三、点云二值化技术 1. 密度阈值方法:通过设定一个密度阈值,将高于该阈值的点分类为前景,低于阈值的点归为背景。 2. 距离阈值方法:根据点到某一参考点或点云中心的距离来决定点的二值化,距离小于某个值的点为前景,大于的为背景。 3. 混合方法:结合密度、距离或其他特征,通过更复杂的算法来确定点的二值化。 四、二值化测试数据的处理流程 1. 数据收集:使用相应的设备和技术收集点云数据。 2. 数据预处理:包括去噪、归一化、数据对齐等步骤,为二值化处理做准备。 3. 二值化:应用上述方法,对预处理后的点云数据执行二值化操作。 4. 测试与验证:采用适当的评估标准和测试集来验证二值化效果的准确性和可靠性。 5. 结果分析:通过比较二值化前后点云数据的差异,分析二值化效果是否达到预期目标。 五、测试数据集的结构与组成 1. 测试数据集格式:文件可能以常见的点云格式存储,如PLY、PCD、TXT等。 2. 数据集内容:包含了用于测试二值化算法性能的点云样本。 3. 数据集数量和多样性:根据实际应用场景,测试数据集应该包含不同类型、不同场景下的点云数据。 六、相关软件工具和技术 1. 点云处理软件:如CloudCompare、PCL(Point Cloud Library)、MATLAB等。 2. 二值化算法实现:可能涉及图像处理库或专门的点云处理算法。 3. 评估指标:用于衡量二值化效果的指标,例如分类的准确性、召回率、F1分数等。 七、应用场景分析 1. 自动驾驶:在自动驾驶领域,点云二值化可用于道路障碍物检测和分割。 2. 三维重建:在三维建模中,二值化有助于提取物体表面并简化模型复杂度。 3. 工业检测:在工业检测中,二值化可以用来识别产品缺陷或确保产品质量标准。 综上所述,点云二值化测试数据的处理是一个涉及数据收集、预处理、二值化算法应用、效果评估等多个环节的复杂过程,对于提升点云数据处理的自动化、智能化水平至关重要。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

Keras正则化技术应用:L1_L2与Dropout的深入理解

![Keras正则化技术应用:L1_L2与Dropout的深入理解](https://img-blog.csdnimg.cn/20191008175634343.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MTYxMTA0NQ==,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 1. Keras正则化技术概述 在机器学习和深度学习中,正则化是一种常用的技术,用于防止模型过拟合。它通过对模型的复杂性施加
recommend-type

在Python中使用xarray和cfgrib库处理GRIB数据时,如何有效解决遇到的DatasetBuildError错误?

在使用xarray结合cfgrib库处理GRIB数据时,经常会遇到DatasetBuildError错误。为了有效解决这一问题,首先要确保你已经正确安装了xarray和cfgrib库,并在新创建的虚拟环境中使用Spyder进行开发。这个错误通常发生在使用`xr.open_dataset()`函数时,数据集中存在多个值导致无法唯一确定数据点。 参考资源链接:[Python安装与grib库读取详解:推荐xarray-cfgrib方法](https://wenku.csdn.net/doc/6412b772be7fbd1778d4a533?spm=1055.2569.3001.10343) 具体