英特尔® 深度学习 SDK 部署工具教程

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2016 年 12 月

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" Path to a .bmp image. -m "" Path to an .xml file with a trained model. -p "" Plugin name.For example MKLDNNPlugin.

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您可以通过以下命令,利用经过训练的 FCN8 网络对图像进行推断:

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$ ./segmentation_sample -i /inputImage.bmp -m /fcn8.xml -p MKLDNNPlugin -pp /path/to/plugins/directory

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应用输出一张分割图像 (out.bmp)。

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3 端到端用户场景

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3.1 利用面向深度神经网络的英特尔® 数学核心函数库插件

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对图像进行推断。

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    按照上文的描述配置模型优化器,并转至二进制文件夹:
    cd <path_to_DLSDK>/deployment_tools/model_optimizer

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    将 libCaffe.so 共享对象和模型优化器文件夹路径添加至 LD_LIBRARY_PATH 变量:
    export LD_LIBRARY_PATH=${CAFFE_ROOT}/build/lib:
    <path_to_DLSDK>/deployment_tools/model_optimizer

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    利用“运行模型优化器”部分列出的命令行参数,配置面向 MKL-DNN 插件的模型优化器。

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    运行以下命令:
    ./ModelOptimizer -w <path_to_network.caffemodel> -i -p FP32 -d
    <path_to_deploy.prototxt> -f 1 -b 1 -ms
    "104.00698793,116.66876762,122.67891434"

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    成功启动命令后,输出以 IR 形式显示的模型,位于:
    <path_to_DLSDK>/deployment_tools/model_optimizer/bin/Artifacts/<NetworkName>/

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    按照“创建示例应用” 部分的描述,编译界面引擎分类示例应用。

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    转至编译的二进制文件:
    cd <path_to_DLSDK>/deployment_tools/inference_engine/bin/intel64/

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    利用经过训练和优化的模型推断图像:
    $ ./classification_sample -i <path_to_image>/cat.bmp -m
    <path_to_model>/alexnet.xml -p MKLDNNPlugin -pp /path/to/plugins/directory

有关编译器优化的更完整信息,请参阅优化通知