Introduction
本教程将为大家详细介绍如何使用深度学习部署套件的推理引擎（包含在英特尔® 计算机视觉 SDK Beta 测试版 R3中）。推理指使用训练的神经网络从数据（比如图像）推理出某种意义的过程。在下面的代码示例中，视频（逐帧）馈送至推理引擎（我们训练的神经网络），然后输出结果（图像分类）。推理过程通过不同的神经网络架构（AlexNet*、GoogleNet* 等）来完成。本示例在 GoogleNet 模型上使用 Single Shot MultiBox Detector (SSD)。关于如何使用 SSD 的示例，请参阅英特尔® 开发人员专区的本文。
推理引擎要求将该模型转化成 IR（中间代码）文件。本教程将详细介绍如何使用 Model Optimizer 提取现有模型 (GoogleNet) 并将其转化成 IR（中间代码）文件。
本教程结束后，大家将看到视频上通过检测多个对象（比如人或汽车）进行推理；例如下图，大家可以看到示例图像正进行以下操作：
在推理引擎上运行神经网络有何不同之处？
- 推理引擎可优化推理过程，支持用户显著提高深度学习部署在英特尔® 架构上的运行速度。更多关于英特尔®处理器显卡的性能信息，请参阅本文
- 推理可在硬件（比如英特尔® GPU 或英特尔® FPGA 加速卡）上运行，而非 CPU。
推理引擎如何运行？
推理引擎提取神经网络模型的表示并对其进行优化，以在 CPU 中充分利用高级英特尔®指令集，并使其兼容其他硬件加速器（GPU 和 FPGA）。为此，将模型文件（.caffemodel，.prototxt）提供给 Model Optimizer，然后该程序处理这些文件并输出两个新文件：.bin 和 .xml。运行应用时使用这两个新文件，而不是原始的模型文件。在本示例中，提供有 .bin 和 .xml 文件。
上图中的 IR（中间代码）指输入至推理引擎的 .xml 和 .bin 文件。
您将学到的内容
- 如何安装 OpenCL™ Runtime 软件包
- 如何安装英特尔® 计算机视觉 SDK Beta 测试版 R3
- 如何从 Caffe 模型生成推理引擎所需的 .bin 和 .xml（IR 文件）
- 使用生成的 IR 文件在 C++ 应用中运行推理引擎
- 比较 CPU 和 GPU 的性能
收集资料
- 第五代英特尔® 酷睿™ 处理器或更高版本。可以运行 ‘lscpu’ 命令在 Linux* 中查找产品名称。‘Model name:’ 包含处理器的相关信息。
注：产品名称中包含有代际编号，在 ‘i3’、‘i5’ 或 ‘i7’ 之后。例如，英特尔® 酷睿™ i5-5200U 处理器和英特尔® 酷睿™ i5-5675R 处理器都是第五代产品，而英特尔® 酷睿™ i5-6600K 处理器和英特尔® 酷睿™ i5 6360U 处理器都是第六代产品。
- Ubuntu* 16.04.3 LTS
- 如果在生成的 GPU 上运行推理：
- 采用英特尔® 锐炬® Pro 显卡或高清显卡
- 不安装独立显卡（OpenCL™ 平台要求的）。如果有，请务必在安装之前，在 BIOS 中禁用该显卡。
- 不安装用于其他 GPU 的驱动程序，或支持其他 GPU 的库