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最近我购买了 Movidius 神经计算棒，并从网站上提供的教程开始。使安装工作没有任何问题。但是，尽管遵循了确切的步骤，但我在运行make examples时经常遇到同样的错误：

我的配置如下：

我很感激建议我需要做些什么来成功构建示例。

我正在尝试在 caffe 中实现一个 CNN，以便与 Movidius 的神经计算棒一起使用，但我有一些问题。我想裁剪一些中间输出，但我不能使用 DummyData 将参考 blob 提供给裁剪层，因为它不受支持，是否有另一种方法可以在不使用 dummyData 层（或输入层）的情况下裁剪形状？

我正在尝试NCSDK在 macOS 上运行 Movidius。在 macOS 上使用 NCSDK 需要 VirtualBox 和 docker，因为这个 U 盘必须在 Ubuntu16.04 上运行并且它支持Tensorflow和Caffe. 我已经使用这个 Dockerfile 在 docker 上成功编译了 NCSDK。然后我docker-machine像往常一样创建了一个并附加到 virtualbox：

我已将设备插入 VirtualBox，因此在运行docker图像时

我可以看到连接的设备：

其中 03e7 是此处的 linux 设备 ID 列表中预期的英特尔设备：

所以我应该制作并运行：

但我明白了

尝试python示例时出现相同的错误

查看 python 代码，我可以看到设备已被正确枚举：

因为我可以看到1设备名称。dev.OpenDevice()打印我得到的 api 的错误堆栈跟踪：

我还尝试使用该docker选项连接设备但--device没有成功，例如：

如此处所述。

[更新] 我知道最新版本的 Microsoft Windows 和 Microsoft Surface 笔记本电脑上存在相同的驱动程序问题。

当我尝试在 Ubuntu 17.10 中安装时，出现此错误：

2018-03-14 11:14:54 ERRO 403：禁止。
./install.sh：第 20 行：ncsdk_redirector.txt：找不到文件或目录 wget：缺少 URL

任何想法？

在 raspberrypi3 上尝试以下操作以获得完整的 NCSDK 安装

1. 安装了 ubunuMate。结果发布：16.04.4 LTS 代码：xenial 安装没有投诉

2. 运行脚本到

   /li>

报错如下：

pip -V返回 9.0.1
pip2 -V返回 9.0.1
pip 3 -V返回 8.1.1

大概 pip3 正在执行。我尝试了几种apt get install方法来更新 pip2 和 pip3

Movidius 环境规范提到了 64 位机器。我的 Rasperrypi3 是 64 位的，但 Ubuntu 安装是否在 64 位模式下运行，这有关系吗？

我可以在 32 位英特尔 PC 上构建 ncsdk 还是必须是运行 Ubuntu 的 64 位 PC（哪种口味？）

我正在尝试通过运行hello_ncs_py来测试 NCS（神经计算棒）设备的工作条件：Movidius Neural Compute Stick Hello World example for Python 。

程序运行良好，识别输入设备，NCS 设备的 open() 和 close() 函数工作正常。NCS 设备已成功打开和关闭。

但在程序结束时，它给出了 dispatchEventReceive() Read Failed -1 错误。

的整个输出如下所述。

下面的输出行是错误。我不确定，这是否是一个大问题。

以下讨论论坛https://ncsforum.movi​​dius.com/discussion/840/how-do-i-test-if-the-ncs-is-in-working-condition提供了由 VM 错误引起的信息。

因此，他们要求我们设置 VM USB 过滤器。然后继续。

我还设置了链接https://movidius.github.io/ncsdk/vm_config.html中提到的 VM USB 过滤器。错误仍然存​​在。

系统配置：Ubuntu 16.04 - 虚拟机，已分配 RAM - 4gb

我的问题是，这是一个微不足道的错误吗？是否有任何准确的解决方案来纠正这个问题？

我想将预先存在的张量流图转换为可以部署在 Movidius 神经计算棒上的图。

当我使用命令 mvNCCompile（来自 NCSDK）时，出现以下错误：[错误 5] 工具包错误：不支持阶段详细信息：不支持动态输入形状。

检查张量板中的张量流图后，我发现输入张量具有以下形状：(?,?,?,3) 在我的用例中，我始终具有相同的输入形状：(1,368,656,3)。

现在我想将张量的动态输入形状更改为静态输入形状。

我怎样才能做到这一点？

我试过关注这篇文章：如何在 Tensorflow 中更改保存的模型输入形状？ 但我无法更改图表。

图表可以在这里找到：https ://github.com/ildoonet/tf-pose-estimation/blob/master/models/graph/mobilenet_thin/graph_opt.pb

我想将 TensorFlow Graph 编译为 Movidius Graph。我已经使用 Model Zoo 的ssd_mobilenet_v1_coco模型在我自己的数据集上对其进行了训练。

然后我跑了

这产生了我frozen_interference_graph.pb&saved_model/saved_model.pb

现在将此保存的模型转换为Movidius 图。有给出的命令

导出 GraphDef 文件

冻结模型以进行推理

最终可以提供给NCS 英特尔 Movidius SDK

所有这些都在英特尔 Movidius 网站上提供：https ://movidius.github.io/ncsdk/tf_modelzoo.html

我的模型已经训练过了，即output/frozen_inference_graph。为什么我要再次冻结它，/slim/export_inference_graph.py否则它将output/saved_model/saved_model.py作为输入slim/export_inference_graph.py？

我想要的只是output_node_name=Inceptionv3/Predictions/Reshape_1。如何获取此 output_name_name 目录结构和其中的任何内容？我不知道它包含什么

我应该为模型动物园的模型使用什么输出节点ssd_mobilenet_v1_coco（在我自己的自定义数据集上训练）

我理解和不理解的事情： input_checkpoint：✓ [在训练期间创建的检查点] output_graph：✓ [输出冻结图的路径] out_node_names：X

我不明白out_node_names参数和考虑到它ssd_mobilnet不是 inception_v3里面应该有什么

系统信息

• 您正在使用的模型的顶级目录是什么：
• 我是否编写了自定义代码（而不是使用 TensorFlow 中提供的股票示例脚本）：
• 操作系统平台和发行版（例如，Linux Ubuntu 16.04）：Linux Ubuntu 16.04
• TensorFlow 安装自（源代码或二进制文件）：TensorFlow 使用 pip 安装
• TensorFlow 版本（使用下面的命令）：1.13.1
• Bazel 版本（如果从源代码编译）：
• CUDA/cuDNN 版本：V10.1.168/7.*
• GPU型号和内存：2080Ti 11Gb
• 重现的确切命令：

我正在关注这个http://www.fpgadeveloper.com/2018/04/setting-up-the-pynq-z1-for-the-intel-movidius-neural-compute-stick.html在 Xilinx Pynq 上运行 yolov3 -Z1。

在 /ncsdk/api/src 文件夹中运行 make 命令时出现错误。 Error_Screenshoot

有人可以帮我解决这个问题吗？或者有人能够在 Pynq-z1 板上运行 YOLOv3 吗？还是 Zybo 板？

TIA。

我尝试使用“MvNCCompile”优化我的模型，但它不接受我冻结的 TF2 图。'检查你的 GraphDef 解释二进制文件是否与你的 GraphDef 生成二进制文件是最新的。'。

我可以以某种方式将我的 TF2 (keras) 模型转换为 TF1 图形格式以便可以使用吗？或者还有其他方法可以让 TF2 Keras 模型被 Intel 优化工具接受吗？