英特尔物联网创新大使 颜国进

1.1 版本更新
各位开发者大家好，目前OpenVINO官方已经发布了最新版本的Runtime 2024.3.0，因此我们根据官方发布的最新版本已经更新了OpenVINO Runtime NuGet包2024.3.0.1，大家可以下载进行测试使用。

此外也对OpenVINO CSharp API程序集进行了更新，修复了一些接口错误，此外本此发布同时编译了多个框架的程序集，目前已经支持了NET 5,. NET 6, NET 7,. NET 8, NET Framework 4.6, NET Framework 4.61, NET Framework 4.7, NET Framework 4.72, NET Framework 4.8, NET Framework 4.81, NET Core 3.1等C# 常见框架，欢迎大家使用：

本次更新主要更新了以下包：


下图是目前已经开发和上传的NuGet Package，有一些版本目前只支持一些老版本，因此大家根据自己需要进行使用：

以上是本次更新内容，欢迎大家使用，有什么使用问题可以在群里进行提问和交流。

1.2 简介
OpenVINO™ 是一个用于优化和部署 AI 推理的开源工具包。
提升深度学习在计算机视觉、自动语音识别、自然语言处理和其他常见任务中的性能
使用流行框架（如TensorFlow，PyTorch等）训练的模型
减少资源需求，并在从边缘到云的一系列英特尔®平台上高效部署
OpenVINO™ C# API 是一个 OpenVINO™ 的 .Net wrapper，应用最新的 OpenVINO™ 库开发，通过 OpenVINO™ C API 实现 .Net 对 OpenVINO™ Runtime 调用，使用习惯与 OpenVINO™ C++ API 一致。OpenVINO™ C# API 由于是基于 OpenVINO™ 开发，所支持的平台与 OpenVINO™ 完全一致，具体信息可以参考 OpenVINO™。通过使用 OpenVINO™ C# API，可以在 .NET、.NET Framework等框架下使用 C# 语言实现深度学习模型在指定平台推理加速。

1.3 NuGet Package
1.3.1 Core Managed Librarie***r/>1.3.2 Native Runtime Librarie***r/>
1.4 如何安***r/>以下提供了OpenVINO™ C# API在不同平台的安装方法，可以根据自己使用平台进行安****r/>
1.4.1 Window***r/>通过dotnet add package指令安装或通过Visual Studio安装以下程序包

dotnet add package OpenVINO.CSharp.API
dotnet add package OpenVINO.runtime.win
或者安装集成包——>
dotnet add package OpenVINO.CSharp.Windows

1.4.2 Linux
linux平台我们根据官方编译的平台制作了对应的NuGet Package，以ubuntu.22-x86_64为例，通过dotnet add package指令安装：

dotnet add package OpenVINO.CSharp.API
dotnet add package OpenVINO.runtime.ubuntu.22-x86_64

运行一次程序后，添加环境变量：

export LD_LIBRARY_PATH={Program generated executable file directory}/runtimes/ubuntu.22-x86_64/native
例如——>
export LD_LIBRARY_PATH=/home/ygj/Program/sample1/bin/Debug/net6.0/runtimes/ubuntu.22-x86_64/native

如果对于一个全新平台(未安装过OpenVINO C++)，需要安装一下依赖环境，切换到{Program generated executable file directory}/runtimes/ubuntu.22-x86_64/native目录下，运行以下指令：

sudo -E ./install_openvino_dependencies.sh

1.4.3 Mac OS
通过dotnet add package指令安装以下程序包

dotnet add package OpenVINO.CSharp.API
dotnet add package OpenVINO.runtime.macos-arm64

1.5 开始使用
使用方法
如果你不知道如何使用，通过下面代码简单了解使用方法。

using OpenVinoSharp;  // 引用命名空间
 
namespace test
 
{
 
    internal class Program
 
    {
 
        static void Main(string[] args)
 
        {
 
            using Core core = new Core();  // 初始化 Core 核心
 
            using Model model = core.read_model("./model.xml");  // 读取模型文件
 
            using CompiledModel compiled_model = core.compiled_model(model, "AUTO");  // 将模型加载到设备
 
            using InferRequest infer_request = compiled_model.create_infer_request();  // 创建推理通道
 
            using Tensor input_tensor = infer_request.get_tensor("images");  // 获取输入节点Tensor
 
            infer_request.infer();  // 模型推理
 
            using Tensor output_tensor = infer_request.get_tensor("output0");  // 获取输出节点Tensor
 
        }
 
    }
 
}

项目中所封装的类、对象例如Core、Model、Tensor等，通过调用 C api 接口实现，具有非托管资源，需要调用Dispose()方法处理或者使用using，否则就会出现内存泄漏。

1.6 应用案例
获取更多应用案例请参考：OpenVINO-CSharp-API-Sample***r/>
https://github.com/guojin-yan/OpenVINO-CSharp-API-Sample***r/>
1.7 API 文档
如果想了解更多信息，可以参阅：OpenVINO™ C# API API Documented

OpenVINO C# API Documented - Redirect

1.8 许可证书
本项目的发布受Apache 2.0 license许可认证。

1.9 贡献
如果您对OpenVINO™ 在C#使用感兴趣，有兴趣对开源社区做出自己的贡献，欢迎加入我们，一起开发OpenVINO™ C# API。

如果你对该项目有一些想法或改进思路，欢迎联系我们，指导下我们的工作。

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原文链接：https://blog.csdn.net/inteldevzone/article/details/141249352