python openvino部署模型

在Python中部署Intel OpenVINO框架下的模型通常需要以下步骤：

1. 安装OpenVINO：首先，你需要下载并安装OpenVINO Runtime (IR) 和 Python API。可以访问https://software.intel.com/openvino 下载对应版本的安装包。

2. 准备模型：OpenVINO支持多种模型格式，如XML + BIN、FP16、FP32等。确保你的模型已经转换成IR (.xml + .bin) 或者模型适配为OpenVINO可以识别的形式。

3. 导入库：在Python脚本中，导入`openvino.inference_engine`模块以便进行推理操作。

import os
from openvino.inference_engine import IENetwork, IECore

4. 加载模型：加载XML文件作为网络描述符和BIN文件作为模型数据。

model_xml = 'path_to_your_model.xml'
model_bin = 'path_to_your_model.bin'

# 创建IENetwork实例
net = IENetwork(model=model_xml, weights=model_bin)

5. 网络准备：配置输入和输出信息，并从IECore实例加载网络到设备（CPU、GPU、FPGA等）。

device = "CPU" # 可以替换为其他设备，如"GPU"
plugin = IECore()
exec_net = plugin.load_network(net, device)
input_blob = next(iter(net.input_info))
output_blob = next(iter(net.outputs))

6. 运行推理：设置输入数据，执行推理，然后获取输出结果。

inputs = {input_blob: np.array(...)} # 根据模型需求填充输入数据
results = exec_net.infer(inputs)
outputs = results[output_blob]