openvino onnx_runtime安装

OpenVINO是一个英特尔开源框架，它支持深度学习模型部署到各种硬件平台，包括CPU、GPU和FPGA。ONNX Runtime是一个高性能的运行时库，用于在多种设备上执行由ONNX定义的机器学习模型。

要在OpenVINO环境中安装ONNX Runtime，你需要遵循这些步骤：

1. **安装OpenVINO**：
首先，确保已经下载并安装了最新版本的Intel OpenVINO toolkit。你可以从官方网站下载对应版本，并按照安装向导完成安装。

2. **包含依赖**：
安装过程中会自动处理一些依赖，如Python开发环境、numpy等。确保Python环境已配置好，并且pip可以访问官方仓库。

3. **安装ONNX Runtime**：
使用命令行工具，比如在终端中输入：

   pip install onnxruntime

或者如果是在OpenVINO的Python包管理器（pm）下安装：

   <path_to_openvino>/deployment_tools/tools/pip_package_manager/install_prerequisites.py --name onnxruntime

4. **验证安装**：
安装完成后，通过导入`onnxruntime`模块并在Python脚本中加载ONNX模型，检查是否能够正常工作。

相关问题

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OpenCV DNN（深度神经网络）是OpenCV库中的一个模块，用于实现深度学习模型的推理功能。它支持多种深度学习框架，如Caffe、TensorFlow和Torch，可以加载训练好的模型并进行图像分类、目标检测、人脸识别等任务。OpenCV DNN提供了简单易用的API接口，使得开发者可以方便地集成深度学习模型到他们的应用中。

OpenVINO（Open Visual Inference & Neural Network Optimization）是Intel开发的一种开源工具套件，旨在加速深度学习模型的推理过程。它可以将训练好的模型转换成一个可优化执行的格式，并通过硬件加速技术（如英特尔的CPU、GPU、VPU等）提高推理性能。OpenVINO支持多种深度学习框架，如TensorFlow、Caffe和ONNX等，并提供了简洁的API接口，使得开发者可以轻松地在各种硬件设备上部署高性能的深度学习应用。

ONNXRuntime是一个开源的深度学习推理引擎，由微软开发。它支持ONNX（Open Neural Network Exchange）格式，可以加载和执行经过训练的ONNX模型。ONNXRuntime针对不同的硬件设备（如CPU、GPU、边缘设备）进行了优化，提供了高性能的推理能力。同时，它还支持多种编程语言，如C++、Python和C#，并提供了易用的API接口，使得开发者可以方便地集成ONNX模型到他们的应用中。

综上所述，OpenCV DNN、OpenVINO和ONNXRuntime都是用于深度学习推理的工具。OpenCV DNN提供了简单易用的API接口，OpenVINO通过硬件加速技术优化模型推理，而ONNXRuntime支持ONNX模型并进行了硬件和语言的优化。这些工具都能帮助开发者快速部署和优化深度学习模型，提高推理性能。

openvino加速onnx

### 使用OpenVINO加速ONNX模型

#### 准备工作
为了利用OpenVINO加速ONNX模型，需先安装必要的软件包并准备环境。确保已安装最新版本的OpenVINO工具套件以及Python API接口[^1]。

#### 转换ONNX模型至IR格式
尽管OpenVINO可以直接读取ONNX文件，但在大多数情况下建议将模型转换为Intermediate Representation (IR) 格式以获得更好的性能优化效果。通过Model Optimizer完成此操作：

mo --input_model=model.onnx --output_dir=ir_output/

这条命令会把`model.onnx`转化为适合OpenVINO执行的`.xml`和`.bin`两个文件[^3]。

#### 加载与推断模型
一旦拥有IR格式的模型，就可以借助Inference Engine加载该模型并在目标设备上运行推理任务。下面是一个简单的例子展示如何实现这一点:

from openvino.runtime import Core, AsyncInferQueue

core = Core()
net = core.read_model(model="path/to/your/model.xml")

compiled_model = core.compile_model(net, "CPU")  # 或者其他支持的设备名称如GPU、MYRIAD等

infer_queue = AsyncInferQueue(compiled_model)

def callback(infer_request, userdata):
    output = infer_request.get_output_tensor().data
    print(f"Inference result {userdata}: ", output.argmax())

for i in range(0, 10):  # 假设有十个输入数据批次
    input_data = ...     # 获取第i批测试集的数据
    infer_queue.start_async({0: input_data}, i, callback)
    
infer_queue.wait_all()   # 等待所有异步请求结束

这段代码展示了怎样创建一个异步推理队列来处理多个批量的数据，并设置回调函数用于获取每一批次的结果。