OpenVINO™ Notebooks 使用指南

项目介绍

OpenVINO™ Notebooks 是一个集合了多个 Jupyter Notebook 的项目，旨在帮助开发者学习和实验 OpenVINO™ 工具套件。这些 Notebook 提供了对 OpenVINO™ 基础知识的介绍，并教授开发者如何利用其 API 进行优化的深度学习推理。

项目快速启动

要快速启动 OpenVINO™ Notebooks，请按照以下步骤操作：

安装依赖

首先，确保你已经安装了 Python 和 Git。然后，克隆项目仓库并安装所需的依赖包：

git clone https://github.com/openvinotoolkit/openvino_notebooks.git
cd openvino_notebooks
pip install -r requirements.txt

启动 Notebook

激活虚拟环境并启动 Jupyter Notebook：

jupyter notebook

在浏览器中打开 Jupyter Notebook，选择一个 Notebook 开始学习。

应用案例和最佳实践

OpenVINO™ Notebooks 提供了多个应用案例和最佳实践，涵盖了计算机视觉、深度学习推理等多个领域。例如，你可以学习如何使用 OpenVINO™ 进行图像分类、目标检测和语义分割等任务。

典型生态项目

OpenVINO™ 生态系统包含多个相关项目，如 Open Model Zoo、Model Optimizer 和 Benchmark Tool 等。这些工具和资源可以帮助开发者更高效地进行模型优化和性能评估。

Open Model Zoo

Open Model Zoo 提供了多个预训练的深度学习模型，可以直接用于 OpenVINO™ 推理。

Model Optimizer

Model Optimizer 是一个工具，用于将各种深度学习框架的模型转换为 OpenVINO™ 的中间表示（IR）格式。

Benchmark Tool

Benchmark Tool 可以帮助开发者评估 OpenVINO™ 模型的性能，包括推理时间和资源消耗等指标。

通过这些工具和资源，开发者可以更好地利用 OpenVINO™ 进行深度学习推理和应用开发。