Step1：安装

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参见 Win10下安装OpenVINO_DeepLearningJay的博客-CSDN博客参见  

Step2：测试Demo

 首先确认你的OpenVINO的bin路径：

默认的C盘，路径为：C:Program Files (x86)IntelSWToolsopenvino_2020.4.287bin

在python3.6的环境的cmd中输入：

cd C:Program Files (x86)IntelSWToolsopenvino_2020.4.287bin

再输入，启动环境。

setupvars.bat

 配置环境，

cd C:Program Files (x86)IntelSWToolsopenvino_2020.4.287deployment_toolsmodel_optimizerinstall_prerequisites

 选择对应的版本安装：以tf的版本为例

install_prerequisites_tf.bat#tf版本

 运行上述命令后，如果下载很慢，请网络上查找pip更换国内源教程。

PIP 更换国内安装源_佛系程序员-CSDN博客_pip换源

 安装完成后，到demo下运行验证脚本。

cd C:Program Files (x86)IntelSWToolsopenvino_2020.4.287deployment_toolsdemo

demo_security_barrier_camera.bat

 结果：

 

demo跑通了，说明 环境没问题了。 Step3:openvino 模型下载与推理实践  3.1.以下载 alexnet 模型下载为例：（需要外网）

# download alexnet model 
cd open_model_zoo/tools/downloader/ 
python downloader.py --name alexnet

3.2. 模型转换

cd C:Program Files (x86)IntelSWToolsopenvino_2020.4.287deployment_toolsmodel_optimizer
python mo_tf.py --input_model ./alexnet.pb --data_type FP32 --input_shape [1,224,224,3] --output_dir ./ 

 其中：

  --data_type 可选 FP32、FP16、half、float。

  执行完会生成如下文件：

3.3 性能测试 

 将上述转换的模型alexnet.xml，测试图片移动到 C:Program Files (x86)IntelSWToolsopenvino_2020.4.287deployment_toolstoolbenchmark_tool

cd C:Program Files (x86)IntelSWToolsopenvino_2020.4.287deployment_toolstoolbenchmark_tool
python benchmark_app -i image.png -m alexnet.xml -api sync -d CPU -b 1

测试结果：