OpenVINO于linux无UI无sudo权限、全命令行安装记录

OpenVINO于linux无UI无sudo权限、全命令行安装记录

本文详细记录了在Ubuntu系统上安装OpenVINO且没有sudo权限且完全使用命令行的安装过程，环境如下：

1. Ubuntu 16.04.4 无图形界面
2. OpenVINO™ Version 2020.2
3. anaconda的python 3.6
4. 无sudo权限

先说结果，就算没有sudo权限，OpenVINO也是能够安装成功的，下列是经过测试能够使用的工具组件：

1. MO(Model Optimizer)，ONNX模型能够成功转换
2. c++ demo，能够编译且运行
3. OpenVINO特制opencv，能够编译且运行（会与原本安装的opencv冲突）

需要sudo权限，否则会报找不到库的错：

1. python demo，应该是在安装OpenVINO的python包没能安装成功（anaconda的python会出问题）
2. INT8量化，需要Post-Training Optimization Toolkit与AccuracyChecker，也是因为没权限安装在python的目录中（anaconda的python会出问题），且对python版本要求>=3.7

没有测试但个人觉得c++并没有问题的工具组件：

1. 为支持自定义功能的Plugins

因此OpenVINO的基本功能是能够放心使用的。

1. 安装本体

参考官方教程Install the Intel® Distribution of OpenVINO™ Toolkit Core Components：

1. 注册用户并获取下载地址、注册码

到下载页面选择Linux* (supports Ubuntu, CentOS, and Yocto Project)

需要注册个账号，然后把各种信息填上后，就会出现下载地址与产品激活码，这些东西也会通过邮件的形式发给你注册的邮箱中，如下图。

2. 下载到本地并且解压出来

wget https://registrationcenter.intel.com/regcenter/RegisterSNInfo.aspx?dnld=t&SN=xxxx&EmailID=[email protected]&Sequence=xxx
tar zxvf l_openvino_toolkit_p_2020.2.120.tgz

3. 安装

注意根目录不能有奇怪的符号

cd l_openvino_toolkit_p_2020.2.120
sh install.sh

接着就会出现如下指引

按下回车继续便是

进入证书声明页面，按下q跳过并输入accept接受条例

输入2拒绝用户反馈

接着就会开始安装前的准备工作，检查软件的兼容性，会等个几分钟

接着就会出现无伤大雅的提示，Intel的GPU没找到，Intel图形计算的RT没找到，会安装openvino专供opencv，不是root用户。按下回车继续安装。

这里就可以更改安装路径了，别装到用户路径下，这跟装软件全装到c盘一个道理。输入2进行配置。
输入你想要的安装路径就可以开始了。

一通操作后，就可以看到在你想要的安装路径/your_install_path/intel/下，出现了三个文件夹
进入/your_install_path/intel/openvino/bin/下，将OpenVINO的库加入到环境变量中

source setupvars.sh

这里也会将OpenVINO专供opencv也加到系统路径中，如果想调用opencv的话，会优先使用OpenVINO专供opencv，就会与原来已经装的opencv出现冲突。

为了不每次使用OpenVINO都要执行上面的语句，就把这句话加到~/.bashrc里面去，这样每次登陆服务器，就会自动执行上面的语句了。

2. 验证本体安装成功

进入/your_install_path/intel/openvino/deployment_tools/demo

执行

./demo_squeezenet_download_convert_run.sh

就会将样例和模型全下载下来，并编译，接着编译通过后执行

~/inference_engine_samples_build/intel64/Release/classification_sample_async  -i car.png -m ~/openvino_models/ir/public/squeezenet1.1/FP16/squeezenet1.1.xml -d CPU

成功运行，就说明库已经成功安装了。

3. 安装MO

详细安装文档见Configuring the Model Optimizer。首先，进入目录

cd /your_install_path/intel/openvino/deployment_tools/model_optimizer

这里最好还是用虚拟环境，因为你毕竟没有root权限，无法在系统的/etc/python3/目录下安装。使用anaconda的python可以安装，也可以使用它提供的额外的虚拟环境。

这里就是用OpenVINO提供的虚拟环境来装MO

virtualenv --system-site-packages -p python3 ./venv

新建好后，就激活该虚拟环境

source ./venv/bin/activate

激活后，就进入install_prerequisites/安装MO

cd ./install_prerequisites/
./install_prerequisites.sh

这里是将所有MO支持的backend都装上了，如果你想只装单独的一个，例如，我的模型是ONNX，所以我只需要装ONNX相关的MO组件就行了，所以就可以只执行./install_prerequisites_onnx.sh，耐心等待后，就会提示安装成功了。

以后一旦要使用MO，就必须执行

source ./venv/bin/activate

来激活虚拟环境，然后再运行python3 mo_onxx.py或者python3 mo.py，后者是会自动根据你实际输入的模型类型进行选择的。

以上就是全部内容。