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我正在使用 OpenVINO 2019，我需要为我的项目检测 CPU 和 VPU。之前在 2018 版本中，我使用了一些 API，但现在新版本中缺少它们。

那么在cpp代码中检测openvino设备的正确方法是什么。

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以下路径中有一个 hello 查询设备示例。

C:\Program Files (x86)\IntelSWTools\openvino_\inference_engine\samples\hello_query_device

它查询推理引擎设备并打印它们的指标和默认配置值。该示例展示了如何使用查询设备 API 功能。

注意：本主题描述了查询设备示例的 C++ 实现的用法。对于 Python* 实现，请参阅 Hello Query Device Python* 示例

跑步

要查看所需信息，请运行以下命令：

./hello_query_device

样本输出

该应用程序打印所有可用设备及其支持的指标和配置参数的默认值：

Available devices: 
    Device: CPU
    Metrics: 
        AVAILABLE_DEVICES : [ 0 ]
        SUPPORTED_METRICS : [ AVAILABLE_DEVICES SUPPORTED_METRICS FULL_DEVICE_NAME OPTIMIZATION_CAPABILITIES SUPPORTED_CONFIG_KEYS RANGE_FOR_ASYNC_INFER_REQUESTS RANGE_FOR_STREAMS ]
        FULL_DEVICE_NAME : Intel(R) Core(TM) i7-8700 CPU @ 3.20GHz
        OPTIMIZATION_CAPABILITIES : [ WINOGRAD FP32 INT8 BIN ]
        SUPPORTED_CONFIG_KEYS : [ CPU_BIND_THREAD CPU_THREADS_NUM CPU_THROUGHPUT_STREAMS DUMP_EXEC_GRAPH_AS_DOT DYN_BATCH_ENABLED DYN_BATCH_LIMIT EXCLUSIVE_ASYNC_REQUESTS PERF_COUNT ]
        ...
    Default values for device configuration keys: 
        CPU_BIND_THREAD : YES
        CPU_THREADS_NUM : 0
        CPU_THROUGHPUT_STREAMS : 1
        DUMP_EXEC_GRAPH_AS_DOT : ""
        DYN_BATCH_ENABLED : NO
        DYN_BATCH_LIMIT : 0
        EXCLUSIVE_ASYNC_REQUESTS : NO
        PERF_COUNT : NO

    Device: FPGA
    Metrics: 
        AVAILABLE_DEVICES : [ 0 ]
        SUPPORTED_METRICS : [ AVAILABLE_DEVICES SUPPORTED_METRICS SUPPORTED_CONFIG_KEYS FULL_DEVICE_NAME OPTIMIZATION_CAPABILITIES RANGE_FOR_ASYNC_INFER_REQUESTS ]
        SUPPORTED_CONFIG_KEYS : [ DEVICE_ID PERF_COUNT EXCLUSIVE_ASYNC_REQUESTS DLIA_IO_TRANSFORMATIONS_NATIVE DLIA_ARCH_ROOT_DIR DLIA_PERF_ESTIMATION ]
        FULL_DEVICE_NAME : a10gx_2ddr : Intel Vision Accelerator Design with Intel Arria 10 FPGA (acla10_1150_sg10)
        OPTIMIZATION_CAPABILITIES : [ FP16 ]
        RANGE_FOR_ASYNC_INFER_REQUESTS : { 2, 5, 1 }
    Default values for device configuration keys: 
        DEVICE_ID : [ 0 ]
        PERF_COUNT : true
        EXCLUSIVE_ASYNC_REQUESTS : false
        DLIA_IO_TRANSFORMATIONS_NATIVE : false
        DLIA_PERF_ESTIMATION : true
于 2019-12-24T09:26:49.907 回答
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ExecutableNetworkInternal::Ptr clDNNEngine::LoadExeNetworkImpl(InferenceEngine::ICNNNetwork &network,
                                                               const std::map<std::string, std::string> &config) {
    auto specifiedDevice = network.getTargetDevice();
    auto supportedDevice = InferenceEngine::TargetDevice::eGPU;
    if (specifiedDevice != InferenceEngine::TargetDevice::eDefault && specifiedDevice != supportedDevice) {
        THROW_IE_EXCEPTION << "The plugin doesn't support target device: " << getDeviceName(specifiedDevice) << ".\n" <<
                           "Supported target device: " << getDeviceName(supportedDevice);
    }
于 2019-11-29T08:58:50.747 回答