通过运行两个进程来推断同一个模型，推断时间翻倍。 使用OpenVINO™推断模型。 运行单个过程时，推断时间约为 300ms。 使用两个进程时，两个进程的推理时间将变
2023-08-15 07:04
在 CPU 上推断出 FP32 模型格式和 FP16 模型格式。 FP32 模型格式的推断速度比 FP16 模型格式快。 无法确定推断 FP32 模型格式的原因比 CPU 上的 FP16 模型格式快。
2023-08-15 08:03
推断 Caffe 模型直接基于 英特尔® 神经电脑棒 2 （英特尔® NCS2）。 无法确定为什么 Caffe 模型可以直接与OpenVINO™工具套件推断引擎 API 一起使用，而无法转换为中间表示 （IR）。
2025-03-05 06:31
将 TensorFlow* 模型转换为 IR。 无法确定使用 IR 实现OpenVINO™运行时推断管道的步骤。
2023-08-15 06:23
与采用旧 CPU 的推理相比，在新 CPU 上推断的 INT8 模型的推理速度更快。
2023-08-15 08:28
大家好，我使用ram_style是“块”来推断块RAM，如下所示。（* ram_style =“block”*）reg [8：0] ram_name [8191：0];运行实现任务后，Vivado
2020-03-31 07:45
使用 OpenVINO™ 推断时收到 ImportError: DLL load failed while importing ie_api 错误。
2023-08-15 06:04
在 CPU 和 GPU 上推断出具有 OpenVINO™ 基准的相同模型： benchmark_app.exe -m model.xml -d CPU benchmark_app.exe -m
2023-08-15 06:43
推断了一个自定义 YOLOv5，但收到错误：RuntimeError: Check \'std::get(valid)\' failed at inference/src/ie_core.cpp
2023-08-15 06:49
://www.xilinx.com/support/answers/54778.html下载了示例项目我得到了同样的结果...... 0 BRAM。这很奇怪也很有趣，没有示例代码可以推断出BRAM ....附件是示例项目。
2020-05-25 16:08
