使用OpenVINO C# API进行深度学习模型部署时,遵循一些最佳实践可以确保项目的顺利进行和高效运行。以下是一些关键的最佳实践:
ov::Core
类创建一个运行时实例,这是后续模型加载和推理的基础。core.read_model(model_path)
方法加载预训练模型。core.compile_model()
方法配置推理引擎,设置模型输入数据的格式和大小等参数。core.infer()
方法进行推理操作。core.get_output()
方法获取模型的推理结果,并进行后续的处理或展示。通过遵循上述最佳实践,您可以更有效地使用OpenVINO C# API进行深度学习模型的部署和推理,从而提高开发效率和模型性能。
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