OPENVINO库

OpenVINO是一个用于加速计算机视觉和深度学习推理的开源工具包。它提供了一组实用工具和库，用于处理OpenVINO和OpenVINO模型。其中包括OpenVINO Runtime、模型优化器、后训练优化工具、基准测试工具、准确度检查器、注释转换器、模型下载器和其他Open Model Zoo工具。。

OpenVINO本身已经支持PB（Protocol Buffers）和ONNX（Open Neural Network Exchange）格式，因此您可以直接在OpenVINO中使用这些格式的模型，无需将其转换为IR（Intermediate Representation）文件格式。在编译阶段，OpenVINO会自动将这些模型转换为IR文件格式以进行推理。这使得使用OpenVINO更加方便和高效。

相关问题

python配置openvino库的做法

可以参考Intel官网提供的教程，在安装完成OpenVINO后，使用pip安装openvino模块即可。具体步骤可以参考以下链接：https://docs.openvinotoolkit.org/latest/_docs_install_guides_installing_openvino_python.html

openvino和openvino-dev

### OpenVINO 和 OpenVINO-Dev 的区别

#### 功能对比

OpenVINO 是英特尔提供的一套工具包，用于加速计算机视觉应用中的深度学习推理过程。它支持多种硬件平台并提供了优化后的模型库和API接口[^1]。

而 `openvino-dev` 则是一个专门针对开发人员设计的Python软件包集合，包含了构建、训练、量化以及部署神经网络所需的各种功能模块。这使得开发者可以更方便地进行模型转换、性能调优等工作。

#### 使用场景差异

对于那些希望快速集成经过预训练好的AI模型到现有产品里的工程师来说，直接使用标准版OpenVINO就足够了；而对于需要定制化解决方案的研究者或是想要深入了解如何调整模型参数以获得最佳效果的人，则更适合选用带有更多高级特性的 `openvino-dev` 版本。

from openvino.runtime import Core, Model
ie = Core()
model_xml_path = "path/to/model.xml"
compiled_model = ie.compile_model(model=model_xml_path, device_name="CPU")

# For developers who need to work with model conversion and optimization
from openvino.tools.mo import convert_model
converted_model = convert_model(input_model='caffe_model.prototxt', input_weights='weights.caffemodel')