從 Docker* 映射安裝 Raspbian*作系統的 OpenVINO™ Toolkit

Intel 發行版 OpenVINO 工具組使採用和維護代碼變得簡單。運行時（推理引擎）允許您通過編譯優化的網路和管理特定設備上的推理作來調整性能。

本指南為使用者提供建立 Docker* 映像的步驟，以安裝 Raspbian*作系統的 OpenVINO™ 工具組。

系統要求

目標作系統

• Raspbian* Stretch，32 位
• Raspian* Buster，32 位

主機作系統

• Raspbian* Stretch，32 位
• Raspian* Buster，32 位

硬體

• 具有 ARM* ARMv7-A CPU 架構的 Raspberry Pi* 主機板。檢查傳回 uname -m armv7l。
  • 樹莓派* 3 型號 B+
  • 樹莓派* 4 B 型
• Intel® 類神經電腦棒 2

軟體

• 適用於 Raspbian* 的 Docker

為 Intel® 類神經電腦棒 2 構建 Docker* 映射

構建映像

要構建 Docker* 映射，您需要創建一個 Dockerfile ，其中包含建立 OpenVINO™ 工具包安裝映像所需的已定義變數和命令。

使用以下範例作為範本創建 Dockerfile。

1. 建立或移至您將在其中建立 Docker* 映像的目錄。本文檔創建一個 ~/docker 目錄。

   mkdir ~/docker && cd ~/docker

2. 從本指南下載 Dockerfile 範本 （ZIP）， 或使用下面範本的內容創建您自己的 Dockerfile。

   vi Dockerfile

   FROM balenalib/raspberrypi3:buster

   ARG DOWNLOAD_LINK=https://github.com/openvinotoolkit/openvino/releases/download/2022.2.0/l_openvino_toolkit_debian9_arm_2022.2.0.7713.af16ea1d79a_x86_64.tgz
ARG INSTALL_DIR=/opt/intel/openvino
ARG BIN_FILE=https://storage.openvinotoolkit.org/repositories/open_model_zoo/2022.1/models_bin/3/person-vehicle-bike-detection-crossroad-0078/FP16/person-vehicle-bike-detection-crossroad-0078.bin
ARG WEIGHTS_FILE=https://storage.openvinotoolkit.org/repositories/open_model_zoo/2022.1/models_bin/3/person-vehicle-bike-detection-crossroad-0078/FP16/person-vehicle-bike-detection-crossroad-0078.xml
ARG IMAGE_FILE=https://cdn.pixabay.com/photo/2018/07/06/00/33/person-3519503_960_720.jpg

   RUN apt-get --allow-unauthenticated upgrade
RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
apt-utils \
automake \
cmake \
cpio \
gcc \
g++ \
libatlas-base-dev \
libstdc++6 \
libtool \
libusb-1.0.0-dev \
lsb-release \
make \
python3-pip \
python3-numpy \
python3-scipy \
libgtk-3-0 \
pkg-config \
libavcodec-dev \
libavformat-dev \
libswscale-dev \
sudo \
udev \
unzip \
vim \
git \
wget && \
rm -rf /var/lib/apt/lists/*
RUN mkdir -p $INSTALL_DIR && cd $INSTALL_DIR && \
wget -c $DOWNLOAD_LINK && \
tar xf l_openvino_toolkit_debian9_arm*.tgz --strip 1 -C $INSTALL_DIR
# add USB rules
RUN sudo usermod -a -G users "$(whoami)"
# build Object Detection sample
RUN /bin/bash -c "source $INSTALL_DIR/setupvars.sh && \
cd $INSTALL_DIR/install_dependencies && \
sh install_NCS_udev_rules.sh"
RUN echo "source /opt/intel/openvino/setupvars.sh" >> ~/.bashrc && \
mkdir /root/Downloads && \
cd $INSTALL_DIR/samples/c/ && \
/bin/bash -c "source $INSTALL_DIR/setupvars.sh && \
./build_samples.sh && \
cd $INSTALL_DIR/samples/cpp/ && \
./build_samples.sh && \
wget --no-check-certificate $BIN_FILE -O /root/Downloads/person-vehicle-bike-detection-crossroad-0078.bin && \
wget --no-check-certificate $WEIGHTS_FILE -O /root/Downloads/person-vehicle-bike-detection-crossroad-0078.xml && \
wget --no-check-certificate $IMAGE_FILE -O /root/Downloads/walk.jpg "

   注意	您需要將上面範本中 DOWNLOAD_LINK 變數中指向 OpenVINO™ 工具包包的直接連結替換為最新版本的連結。您可以從 https://storage.openvinotoolkit.org 複製 OpenVINO Toolkit for Raspbian* OS 套件的連結（即 l_openvino_toolkit_debian9_arm_*_x86_64.tgz）。選擇可用的最新版本，右鍵按兩下 URL，然後按複製連結位址。

3. 若要為類神經計算機棒或Intel® 類神經電腦棒 2建立 Docker* 映射Intel® Movidius™，請執行以下命令：

   docker build . -t <image_name>

   (for example, docker build . -t openvino-rpi)

執行和測試 Docker* 映像

已知限制：

• Intel® 類神經電腦棒 2設備在執行期間更改其供應商 ID 和設備 ID，並且每次都將主機系統作為全新設備進行查找。這意味著它不能像往常一樣安裝。
• 默認情況下，UDEV 事件不會轉發到容器，因此它不知道設備重新連接。
• 每個主機僅支援一個設備。

運行基準應用

該應用程式適用於 OpenVINO IR（model.xml 和 model.bin）和 ONNX （model.onnx） 格式的模型。如有必要，請確保轉換模型。

1. 使用以下選項在Intel® 類神經電腦棒 2上運行映射。若要在交互和特權模式下運行此容器，請啟用 Docker 網路配置為主機，然後將所有設備裝載到容器：

   docker run -it --privileged -v /dev:/dev --network=host <image_name> /bin/bash

   (for example, docker run -it --privileged -v /dev:/dev --network=host openvino-rpi /bin/bash)

2. 使用以下命令運行基準應用。移至產生範例目錄：

   cd /root/inference_engine_._samples_build/armv7l/Release/

3. 使用預設選項執行基準測試，將以下命令與模型的規範和輸入圖像的路徑一起使用：

   ./benchmark_app -m ~/Downloads/person-vehicle-bike-detection-crossroad-0078.xml -i ~/Downloads/walk.jpg -d MYRIAD

這樣就完成了從 Docker* 映像安裝 Raspbian* 的 OpenVINO™ 工具組的過程。