备，然后在引导类型中选择我们下载的系统镜像，其他设置可以默认。最后，点击开始，几分钟后，我们将有一个Ubuntu 20.04系统安装盘。
1.2.3
安装Ubuntu操作系统
我们设置的前提是在直接安装Ubuntu系统的硬盘上，磁盘是独占的，没有双系统。这也是工程应用中的常见做法。
将准备好的启动盘插入电脑，启动电脑并选择进入启动界面，选择u盘启动。我们可以进入Ubuntu的安装过程。不同的电脑有不同的u盘。请参考官方提供的操作说明。由于安装系统不是本教程的重点，这里显示的主要过程将跳过非关键步骤。
1)进入安装界面。
2)选择语言和键盘布局。
3)选择系统组件。
4)选择系统安装类型。
对于全磁盘安装，请选择整个磁盘并安装Ubuntu。
5)设置时区
6)设置用户名和密码。
如果可以设置自动登录供自己使用，那么每次打开电脑都可以直接进入系统，无需输入密码。
7)等待安装完成。
8)进入系统。
1.3
构建开放式笔记本电脑环境
准备完1.2章，我们已经在电脑上成功安装运行了Ubuntu20.04。在正式开始之前，我们应该首先安装python venv和git工具，这是我们构建环境所必需的工具包。打开终端并输入命令：
sudo apt-get更新
sudo apt-get安装python3-venv python3-pip git
我们准备好了。接下来，我们仍然使用三个步骤来完成OpenVINO Notebooks学习和开发环境的构建。第一步是创建Python虚拟环境；第二步是交换工程源代码；第三步是安装相关软件。让我们一步一步解释操作。
1.3.1
创建Python虚拟环境
1)使用python venv为notes创建独立的虚拟环境并激活环境。
Venv模块是python的软件包管理工具。创建和激活虚拟环境后，所有安装的软件包仅在当前环境下工作，不会影响全局系统或其他创建的虚拟环境。按照下面的说明，可以完成Python虚拟环境的创建和激活。
打开终端，输入以下命令：
python3 -m venv openvino_env
成功执行命令后，将在用户的主目录中创建openvino_env目录，其中包含python虚拟环境使用的文件。
2)激活虚拟环境
source open vino _ env/bin/activate
https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/描述
001-hello world使用OpenVINO调用Mobilenet V3模型对图片进行分类和推理。
002-openvino API如何参与工程开发的python API功能openvino实现推理，比如如何加载IR模型、ONNX模型，如何获取模型的输入输出信息，如何使用模型进行推理，以及一些用于推理的预处理功能描述文件。
03-hello-segmentation使用OpenVINO实现图像语义分割。
04-hello-detection使用OpenVINO进行文本检测。
笔记本101-tensorflow-to-openvinojupitter笔记本文件夹工程笔记的主目录将Tensorflow模型转换为IR格式。
102-pytorch-onnx-to-openvino工程文档的中文版本将pytorch模型转换为IR格式。
英文版103-paddle-onnx-to-openvino工程描述文件将paddlepaddle模型转换为IR格式。
104模型工具介绍模型下载、转换和性能评估工具
05-语言-量化-伯特优化和量化处理的预训练伯特模型
201-视觉-图像和视频的单深度单目深度估计
202-视觉-超分辨率-图像超分辨率图像处理
205-视觉-背景-图像背景的移除和替换
206-vision-paddleGAN-动画使用paddleGAN来转换图片的动画风格。
207-vision-paddleGAN-超分辨率使用paddleGAN放大小图像。
208-光学字符识别使用文本识别来标记图像上的文本。
301-tensorflow-Training-OpenVINO利用tensor flow和OpenVINO实现从训练到落地部署到训练后优化的完整流程。
utils项目中使用的函数库
通过研究项目的目录结构和notes主目录文件的功能，我们了解了整个项目的组成。比如上一篇文章提到的OpenVINO Notebooks项目，降低了学习人工智能的门槛，尤其是开发人工智能应用，我们可以在实践中体验到开发人工智能应用的技巧。我相信每个人都迫不及待地想展示自己的才华。
1.4.2
开始笔记
确保我们创建的openvino_env的虚拟环境在启动notes之前被激活，并使用以下命令启动项目。
jupyter-实验室笔记本
命令执行后，会在系统默认浏览器中进入jupyter笔记本的运行环境，显示所有笔记。
如果是新打开的终端，我们需要输入多个命令来启动笔记。
来源$ HOME/open vino _ env/bin/activate
jupyter-lab $ HOME/open vino _笔记本/笔记本
Jupyter笔记本工具的默认语言是英语。我们可以通过下面的命令安装中文语言包，这样对国内开发者会更友好。
pip安装jupyterlab-语言包-zh-CN
1.5
本章摘要
本章从研究人工智能应用发展的角度，介绍了OpenVINO Toolkit、Jupyter Notebooks工具和OpenVINO Notebooks项目。同时，我们介绍了如何从零开始一步步构建OpenVINO Notebooks学习开发环境。根据教程，我们可以成功安装、配置和启动学习环境。
从下一章开始，我们将正式进入实战环节，借助Notebooks了解OpenVINO工具包和推理API，并逐一详细讲解笔记001-004。
行业资讯 
2021-11-20 13:51:09
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