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我已经安装了英特尔 OpenVINO 工具包所需的所有依赖项。如 windows10 的 OpenVINO 工具包安装指南所示。 https://docs.openvinotoolkit.org/latest/_docs_install_guides_installing_openvino_windows.html

在运行验证脚本时安装后，我收到此错误。

C:\Program Files (x86)\IntelSWTools\openvino_2019.3.379\deployment_tools\demo>demo_squeezenet_download_convert_run.bat

我有一个从视频帧转换而来的特征图。当我使用 OpenCV 绘制特征图时VideoWriter。它不会在视频中写入任何内容。

但是当我将相同的帧写入视频时，它什么也没显示。 out.write(output)

我正在试验 OpenVINO API，下面是示例代码片段：

但是，我收到以下错误：

我查找了上面缺少的库，它实际上存在：

推理引擎 lib/plugin 似乎没有解决一些内部依赖关系。谁能帮忙弄清楚为什么它不起作用？

由于 cpu 的不幸原因，CPU 不支持 avx 指令，因此 Openvino 工具包无法在我的机器上运行。

我的驱动器中有模型，如何使用 openvino 运行使用 google colab 在 IR 中转换模型。

我试图了解如何在 OpenVino 的模型优化器中添加对 TensorFlow 层 FusedBatchNormV3 的支持。我在 Ubuntu 18.03 上运行并使用 Tensorflow 15。

我的目标是在 Neural Computer Stick 2 上使用一些预训练的标准网络进行几次测试，我现在正在使用 ResNet50。我下载的网络如下：

在我按照这篇文章model中的描述冻结之后。

我正在使用以下命令运行模型优化器：

但我收到此错误消息：

我发现这个论坛帖子建议将 TensorFlow 降级到版本 13，但这样做之后，我在同一层也遇到了另一个错误：

我目前的想法是通过使用模型优化器中引入的 Sub-Graph 替换来添加对 FusedBatchNormV3 的支持（在这个官方页面中描述）。我想用FusedBatchNormV3操作来替换函数ScaleShift，因为据说这里 FusedBatchNorm是关联的，但我不知道如何找到这个ScaleShift对象。有人可以帮帮我吗？

我试图使用 mo_caffe.py 脚本转换 Caffe 模型。我总是收到如下错误，但在随机节点中（都有共同的“BatchNorm”操作）。使用 Nvidia-Digits ( https://github.com/NVIDIA/DIGITS )训练模型

这是我收到的错误消息。我还创建了一个 GitHub问题

这是我想从 Caffe 转换为 OpenVino 的模型

我训练了一个 ANN 模型并将其保存为 .h5 文件。然后我将模型转换为 tensorflow 模型并获取'savedmodel.pb'和'variables'文件夹。然后我使用模型优化器 openvino 生成 IR 文件：

但我收到以下错误：

一开始可以openVINO用来转换ANN模型吗？

我一直在寻找一种方法来使用 OpenVINO 框架上的 C++ API 为网络的每一层获取权重/参数和偏差的张量。我在文档中找不到任何内容，也找不到示例中的任何示例。我怎样才能提取这些张量？

谢谢，塞萨尔。

编辑：分别获取权重和偏差的代码：

我正在尝试加快人员计数器应用程序的推理速度，为了使用 GPU，我已按说明设置了推理引擎配置设置：

并在推理引擎上加载网络我已经设置了目标设备，如下所述：

但是推理引擎尚未使用 CPU，这会减慢推理时间。有没有办法以最大功率使用英特尔 GPU 在特定网络上进行推理？我正在使用 person-detection-retail-0013 模型。

谢谢。

我使用 TensorFlow for Poets 2 repo ( https://github.com/googlecodelabs/tensorflow-for-poets-2 ) 中的 python 脚本创建了一个自定义图像分类 .pb 模型文件。

我尝试使用以下脚本使用 OpenVino 模型优化器将其转换为中间表示：

python mo_tf.py --input_model retrained_graph.pb

python mo_tf.py --input_model retrained_graph.pb --mean_values [127.5,127.5,127.5] --input Mul

在这两种情况下都发生了这样的事情：

有谁知道如何修理它？