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一、准备工作
1、Python
下载Win平台的Python安装包，添加环境变量，测试：
python --version在VSCode里（ Ctrl+Shift+P 打开命令面板），指定Python解释器为上面安装路径。写一个python脚本运行测试。
2、虚拟环境
在 Windows 系统下使用 Python 虚拟环境（Virtual Environment）可以有效隔离不同项目的依赖，避免版本冲突。
在项目文件夹中新建虚拟环境venv，随后会在当前目录生成venv文件夹：
python -m venv venv激活虚拟环境：
.\venv\Scripts\activate后续的代码流程均是在venv虚拟环境中运行。
可以通过Ctrl+Shift+P，选择python解释器，选择虚拟环境venv。
3、添加国内镜像源
设置全局镜像源（清华源）：
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip config set global.trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn4、安装pytorch环境
在官网选择对应版本的安装命令：Get Started
例如在win上通过cpu运行模型，安装对应的pytorch版本命令为：
pip3 install torch torchvision torchaudio
验证安装成功：
python -c "import torch; print(torch.__version__)"二、部署OpenVINO
1、安装OpenVINO核心库
pip install openvino# 如果需使用 Open Model Zoo 的预训练模型，还需安装额外工具：
pip install openvino-dev[onnx] # 支持ONNX模型pip install "openvino-dev[extras]" # OpenVINO 完整工具包
2、下载预训练模型
可以从 Open Model Zoo 下载（Open Model Zoo 是 Intel 提供的预训练模型库，包含图像分类、目标检测等模型）。
使用 Open Model Zoo 下载预训练模型（直接使用 omz_downloader 命令下载）：omz_downloader --name mobilenet-v3-small-1.0-224-tf
模型将下载到当前目录下的public/mobilenet-v3-small-1.0-224-tf 目录中。
3、使用 OpenVINO 加载模型推理
2、官方教程 快速部署一个示例
GitHub - openvinotoolkit/openvino：OpenVINO™ 是一个用于优化和部署 AI 推理的开源工具包
基于pytorch进行部署，可以运行成功。
对于给定的示例，可以看到会先自动下载模型保存到本地，然后调用运行。