OpenVINO™ 与 TensorFlow 集成¶
OpenVINO™ 与 TensorFlow 集成 是一个面向希望在其推理应用中开始使用 OpenVINO™ 的 TensorFlow 开发人员的解决方案。现在只需添加两行代码，即可在一系列英特尔® 计算设备上结合使用 OpenVINO™ 工具套件优化功能与 TensorFlow 推理应用。
这将满足您的全部需求：
import openvino_tensorflow
openvino_tensorflow.set_backend('<backend_name>')
OpenVINO™ 与 TensorFlow 集成 可加快许多 AI 模型在采用各种英特尔® 技术时的推理速度，例如：
英特尔® CPU
英特尔® 集成 GPU
英特尔® Movidius™ 视觉处理器 - 称为 VPU
搭载 8 个英特尔® Movidius™ Myriad X 视觉处理器的英特尔® Vision Accelerator Design - 称为 VAD-M 或 HDDL
Note
为实现最佳性能、效率、工具自定义和硬件控制，建议开发人员采用原生 OpenVINO™ 解决方案。 如需查找有关该产品本身的更多信息，以及了解如何在项目中使用该产品，请访问其专用的 GitHub 存储库 。
如需了解通过 OpenVINO™ 与 TensorFlow 集成 可执行哪些操作，请浏览 GitHub 存储库中 示例文件夹 中的演示。
英特尔® DevCloud 上还提供了示例教程。演示应用使用 Jupyter Notebook 实现。您可以在英特尔® DevCloud 节点上交互执行这些应用，比较 OpenVINO™ 与 TensorFlow 集成 、原生 TensorFlow 和 OpenVINO™ 的结果。
许可¶
OpenVINO™ 与 TensorFlow 集成 按照 Apache 许可版本 2.0 授予许可。 参与项目即表示您同意其中的许可和版权条款， 并会根据这些条款进行参与。