python OpenVINO vscode

### 如何在 VSCode 中配置 Python 和 OpenVINO 开发环境 #### 安装 Anaconda 并配置国内镜像源 为了更高效地管理依赖包，在安装Anaconda之后，可以通过添加中科大的镜像源来加速软件包的下载速度。这一步骤通过命令行完成： ```bash conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls yes ``` 上述命令会向`channels`列表中增加一个优先级最低的新渠道，并且让Conda在搜索和安装过程中显示所使用的频道网址[^3]。 #### 获取并安装 OpenVINO 工具套件 前往官方网页获取适用于目标平台（Windows, Linux 或 macOS）最新版本的OpenVINO工具包。按照页面指示完成整个安装流程，确保所有组件都已正确部署到本地环境中[^1]。 #### 设置 VSCode 支持 OpenVINO 的 Python 环境 一旦确认OpenVINO已经成功安装，则可以在Visual Studio Code里创建一个新的工作区用于编写支持Intel硬件优化特性的应用程序。具体做法如下： - 打开VSCode编辑器； - 使用快捷键 `Ctrl+Shift+P` 调出命令面板，输入 "Python: Select Interpreter" 来切换解释器至含有OpenVINO库的那个虚拟环境； - 创建或打开项目文件夹下的`.vscode/settings.json` 文件，加入以下内容以指定额外的PYTHONPATH路径指向OpenVINO SDK目录； ```json { "terminal.integrated.env.windows": { "PYTHONPATH": "${workspaceFolder}\\<path_to_openvino_sdk>" }, "terminal.integrated.env.linux": { "PYTHONPATH": "${workspaceFolder}/<path_to_openvino_sdk>" } } ``` 请注意替换 `<path_to_openvino_sdk>` 为实际解压后的SDK位置。 #### 编写第一个测试程序验证配置成果 最后，尝试执行一段简单的推理代码片段作为检验手段之一。下面给出了一段利用预训练模型进行图像分类的例子： ```python from openvino.runtime import Core ie = Core() model_path = "<your_model>.xml" compiled_model = ie.compile_model(model=model_path, device_name="CPU") input_layer = compiled_model.input(0) output_layer = compiled_model.output(0) results = compiled_model([image])[output_layer] print(results) ``` 这段脚本加载了一个XML格式描述的人工神经网络结构定义文档以及对应的权重参数二进制文件(.bin)，并将它们编译成能够在当前计算资源上运行的形式。接着读取一张图片数据送入该模型得到预测结果[^2]。