在英特尔®硬件上部署深度学习模型的无代码方法 关于 OpenVINO™ 深度学习工作台的三部分系列 第三部
第三部分：重新校准精度并打包您的TensorFlow模型，以便使用OpenVINO™深度学习工作台进行部署 在第二部分中，我们向您展示了如何使用 OpenVINO™ 深度学习工作台导入 TensorFlow 模型，将其转换为英特尔® IR，对其进行基准测试，并为优化的推理模型设置性能级别。在第三部分中，我们将深入探讨一些在工作台中进行分析和优化的高级工具。然后，我们将向您展示如何打包生产就绪推理模
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2年前
在英特尔®硬件上部署深度学习模型的无代码方法 关于 OpenVINO™ 深度学习工作台的三部分系列 第二部
作者 Taylor, Mary, 翻译 李翊玮 关于 OpenVINO™ 深度学习工作台的三部分系列文章关于该系列· 了解如何转换、微调和打包 推理就绪的 TensorFlow 模型，该模型针对英特尔®硬件进行了优化，仅使用 Web 浏览器。每一步都在云中使用 OpenVINO™ 深度学习工作台和 Intel® DevCloud for the Edge 进行。· 第一部分：我们向您展示英特尔®深
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2年前
如何在 Linux 上使用 Neural Compute Stick 2 运行 OpenVINO
首先，将神经计算棒 2 （NCS2） 插入 USB 端口。然后，在终端中，运行：1. Lsu**您应该看到类似下面的内容：总线 003 设备 009： ID 03e7：2485 英特尔 Movidius MyriadX其中 03e7 是供应商 ID，2485 是产品 ID（您还可以看到不同的产品 ID）。这意味着您的操作系统已正确检测到您的设备。如果运行以下 python 代码：1. import
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2年前
作者： Arindam， Yamini， Mustafa， Ritesh， Priya， Chandrakant， Surya， Amar， Sesh翻译：李翊玮 技术的传播采用通常是由用户体验的飞跃引发的。例如，iPhone促使智能手机和“应用商店”的快速普及。或者，最近，TensorFlow中的易用性启动了人工智能的大规模增长，几乎触及了我们今天日常生活的方方面面。OpenVINO™ 工具包重
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2年前
作者：武卓，英特尔AI软件布道师简介：光学字符识别（OCR）技术可以将文件、图片或自然场景中的文字信息进行识别并提取；与一系列的自然语言处理技术联合使用，能够完成诸如文档票据的文字信息自动化处理、图片文字实时翻译等任务。通过机器的自动化处理，可以帮助财务人员在处理票据时，省去大量手工输入的工作，也能够方便我们在出国旅游时，随时对异域中的外国文字信息进行实时翻译、减少语言不通带来的不便。Paddle
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2年前
