openvino推理部署一个简单的分类模型（详细过程）

openvino推理部署一个简单的分类模型（详细过程）

一些相关的资料：

1.将训练好的pytorch模型的pth文件转换成onnx模型（亲测成功）
2.window10下openvino安装和踩坑

一、创建一个VS的新工程

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https://blog.csdn.net/hutao1030813002/article/details/116493398

在新工程里添加源文件

二、打开openvino提供的源码

源码的文件路径如下图所示，找到这个Sample.sln文件，双击打开。

打开后找到hello_classification的代码

我们先将需要的头文件拿到我们新建的C++_openvino_study2工程中来，我们会发现他会报错。这是因为我们没有配置头文件目录。
首先配置好包含目录中的opencv库和推理库，解决头文件报错问题，将报错的头文件进行检索，然后将其文件路径写入包含目录中。
我得包含路径如下图所示：

结果报错的红线消失，成功！！！
顺便我们在配好库目录。

下面再写好的openvino推理代码

这里我们发现会有很多报错

像这种出现无法解析的外部符号就是因为只引入头文件，没有引入lib文件，在C++目录的链接器里面有个输入，点击进去。就如下图所示：

首先导入推理的lib库

再导入OpenCV的lib库

这里导入所有的_d.lib的lib文件，因为我们用的是debug模式。然后重新生成解决方案。

此时所有错误就解决了。
重新生成解决方案后，会生成一个EXE的可执行文件。

当我们双击exe的可执行文件时，报下面错误缺少dll的库文件

因此我们在openvino中去找我们需要的库文件
主要就是OpenCV的dll和推理的dll，我们找到后拷贝到exe的可执行文件的同一目录下就可以了。一般是在bin文件夹中。

这里尤其要注意，所有的文件都要拷贝过了，不然还是会报错。
最后程序成功运行！！！！

最后执行后的两个概率相加不知道为啥不为一。希望有大佬能够和我交流。
本文其实就是讲openvino的环境和库的配置，其实谁也不能一次性就配好需要的库，就是缺少什么，再去找相应的库。希望对大家有所帮助，如果本文反响不错，后面就在出一个对推理代码的文章以及对我最近对onnx的测试的理解。