立即行动

借助英特尔® Distribution of OpenVINO™ 工具套件来探索资源和培训材料，帮助您快速入门。

安装和设置指南

开发环境安装指南

带 FPGA 的 Linux

带 FPGA 的 Windows

适用于 Linux* 的 Docker* 映像

适用于 Windows* 的 Docker* 映像

Anaconda Cloud*

目标设备安装指南

部署管理器快速入门指南

英特尔® FPGA 加速中心

英特尔® Arria® 10 FPGA GX 开发套件

英特尔® Movidius™ 神经电脑棒快速入门指南

英特尔® 神经电脑棒 2:快速入门指南 | 视频

使用 Raspberry Pi* 作为英特尔神经电脑棒的目标设备

工具套件参考资料

模型优化器开发人员指南

推理引擎开发人员指南

训练后优化工具开发人员指南

深度学习工作台指南

部署管理器开发人员指南

预训练的模型和算法

了解更多

深度学习和计算机视觉的端到端解决方案

零售业疫情参考实施

开源实施参考范例

英特尔® Edge Software Hub

开发套件

英特尔® 物联网开发套件

配置兼容的深度学习框架模型

使用模型优化器转换 TensorFlow* 模型

使用模型优化器转换 Caffe* 模型

使用模型优化器转换 Kaldi* 模型

使用模型优化器转换 Apache MXNet* 模型

使用模型优化器转换开放式神经网络交换 (ONNX*) 模型

将模型优化器与自定义层一起使用

网络研讨会和文章

开发推理应用程序

简介：面向英特尔® Distribution of OpenVINO™ 工具套件的 ONNX 格式支持

面向英特尔® Distribution of OpenVINO™ 工具套件的 Microsoft Azure 和 ONNX 运行时

就绪，稳定，流媒体播放：隆重介绍英特尔® Distribution of OpenVINO™ 工具套件深度学习流媒体播放器

推出新的 OpenVINO 深度学习工作台

提高性能

使用 OpenVINO™ 工具套件实现优化的最佳实践，以最大化应用程序的性能

一次编写并在最新的英特尔® 架构之间部署推理

英特尔® Distribution of OpenVINO™ 工具套件中基于 CNN 的深度学习推理的性能和可伸缩性分析

简化深度学习

借助英特尔® Distribution of OpenVINO™ 工具套件中的最新功能来减少应用程序占用空间

告别缓慢的推理工作负载。迎接提升的量化技术。

使用 BERT 和 OpenVINO™ 工具套件进行自然语言处理

英特尔® Tech.Decoded

深入了解软件的未来。访问在线培训、网络研讨会和技巧以快速开始开发。

专题文章

快速的系统启动和可靠的系统软件

边缘处的 Python* 开发

深度学习算法性能提升 24 倍

计算机视觉与深度学习的协同方法

英特尔 Distribution of OpenVINO Toolkit 基本要素（短视频系列）

利用新的优化特性实现快速 CPU 推理

面向大众的计算机视觉

GeoVision 深度学习算法性能提升 24 倍

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产品和性能信息

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性能因用途、配置和其他因素而异。请访问 www.Intel.com/PerformanceIndex 了解更多信息。

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