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目录
前言
一、Anaconda
二、OpenVINO
三、PyCharm
前言
OpenVINO™是英特尔基于自身现有的硬件平台开发的一种可以加快高性能计算机视觉和深度学习视觉应用开发速度工具套件，用于快速开发应用程序和解决方案，以解决各种任务（包括人类视觉模拟、自动语音识别、自然语言处理和推荐系统等）。
该工具套件基于最新一代的人工神经网络，包括卷积神经网络 (CNN)、递归网络和基于注意力的网络，可扩展跨英特尔® 硬件的计算机视觉和非视觉工作负载，从而最大限度地提高性能。它通过从边缘到云部署的高性能、人工智能和深度学习推理来为应用程序加速，并且允许直接异构执行。
一、Anaconda
由于 OpenVINO安装需要python环境，所以需要先安装anaconda，安装和配置按如下文章配置。
从零开始运行YOLOV5_yolov5运行_风间琉璃•的博客-CSDN博客
二、OpenVINO
下载地址：Download the Intel Distribution of OpenVINO Toolkit
注意这里的python安装版本要和OpenVINO的版本相对应。 不同版本之间有不同的要求。
在OpenVINO页面，依次选择Dev Tools、Windows、2022.1、PIP、ONNX(深度学习框架，可以按照需求选择)，最后复制下面的安装命令到我们的虚拟环境的命令窗口，进行安装。
添加如下路径到系统环境变量中去。
对于 Python 开发人员，要验证是否正确安装了 OpenVINO，请使用以下命令：
python -c "from openvino.runtime import Core; print(Core().available_devices)"
有任何报错或者环境问题可以参考官网的一些解决办法：
OpenVINO 安装和配置故障排除指南 — OpenVINO™™ 文档复制到剪贴板复制到剪贴板复制到剪贴板复制到剪贴板复制到剪贴板复制到剪贴板 — 版本（2023.0）
三、PyCharm
最后用PyCharm配置OpenVINO的环境，主要是选对anaconda下刚刚配置的OpenVINO虚拟环境，如下图。
测试程序：
from openvino.runtime import Core
core = Core()
devices = core.available_devices
for device in devices:
device_name = core.get_property(device, "FULL_DEVICE_NAME")
print(f"{device}: {device_name}")
到这里OpenVINO环境的配置基本结束了。
结束语
感谢你观看我的文章呐~本次航班到这里就结束啦 🛬
希望本篇文章有对你带来帮助 🎉，有学习到一点知识~
躲起来的星星🍥也在努力发光，你也要努力加油（让我们一起努力叭）。
最后，博主要一下你们的三连呀（点赞、评论、收藏），不要钱的还是可以搞一搞的嘛~
不知道评论啥的，即使扣个666也是对博主的鼓舞吖 💞 感谢 💐
