前言

哈嘍，各位朋友，好久不見~

之前給大家分享了基于LabVIEW開發(fā)的AI視覺工具包及開放神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交互工具包，不少朋友私信說在安裝和使用過程中會遇到一些問題，今天我們就集中回復(fù)一下大家問到最多的問題。如果大家在使用過程中還有其他問題，可以補充到評論區(qū)，我們這篇博文會持續(xù)補充更新大家遇到問題的解決辦法~

Q1：LabVIEW AI視覺工具包及開放神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交互工具包有哪些功能？

• LabVIEW AI視覺工具包功能
  1、 輕松配置相機 ：可調(diào)用市面上主流的USB攝像頭、網(wǎng)絡(luò)攝像頭輕松采集圖像；
  2、 提供數(shù)百個OpenCV中傳統(tǒng)圖像處理的算子，滿足各種需求 ：包括顏色空間轉(zhuǎn)換、DFT變換、多種圖像濾波器；二值化、圖像閾值處理、直線檢測、圓檢測、輪廓檢測和處理、角點檢測、相機標定、手眼標定、SIFT特征點匹配、模板匹配等，利用功能強大的圖像處理庫和數(shù)百種算子，輕松完成模式匹配、邊緣輪廓檢測、OCR、物體識別及更多任務(wù)；
  3、 提供多種框架模型導(dǎo)入模塊 ：包括tensorflow、pytorch、darknet、openvino等多個平臺的深度學(xué)習(xí)模型；
  4、 多種加速推理接口 ：可使用CUDA和OpenVINO加速；
  5、 支持多種硬件加速 ：支持Nvidia GPU、Intel、TPU、NPU多種硬件加速；
• LabVIEW開放神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交互工具包（ONNX)功能
  1、 提供多種框架生成的onnx模型導(dǎo)入模塊 ：包括pytorch、caffe、tensorflow、paddlepaddle等生成的onnx模型；
  2、 多種高效加速推理接口 ：CUDA、TensorRT對模型進行最大化的加速；
  3、 支持多種硬件加速 ：支持Nvidia、GPU、Intel、TPU、NPU多種硬件加速

官方的物體分類、物體檢測、語義分割、實例分割都支持，第三方的人臉識別、文字識別也已經(jīng)通過驗證?？傮w支持市面上幾乎所有的模型。
如您想要探討更多關(guān)于LabVIEW與人工智能技術(shù)，歡迎加入我們的技術(shù)交流群：705637299。進群請備注：LabVIEW機器學(xué)習(xí)

Q2：兩大類工具包有什么區(qū)別？

1、 【LabVIEW AI視覺工具包】提供較多采集圖像，處理圖像的視覺算子，【LabVIEW開放神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交互工具包（ONNX)】沒有視覺算子；
2、 【LabVIEW AI視覺工具包】能支持的AI模型較少，【LabVIEW開放神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交互工具包（ONNX)】能支持所有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。如目標檢測、圖像分割、圖像分類，甚至語音語義都能跑，即一些模型只能使用【LabVIEW開放神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交互工具包（ONNX)】才能調(diào)用，如紅色字體模型實例；
3、 【LabVIEW開放神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交互工具包（ONNX)】提供最大化的CUDA、TensorRT加速接口；

Q3：這些工具包主要是用來做什么的，我可以用工具包來訓(xùn)練我的模型嗎？

目前我們的工具包主要分為推理類工具包和訓(xùn)練類工具包，支持使用一鍵訓(xùn)練工具包訓(xùn)練自己的模型，訓(xùn)練好的模型可以直接使用推理工具包部署到終端；

Q4：為什么我安裝了techforce_lib_opencv_cpu工具包卻不能用？

目前博客中的的所有視覺相關(guān)的工具包，僅支持2018或更高版本64位LabVIEW，請檢查您的電腦安裝的LabVIEW是否是2018或更高的64位版本；

Q5：為什么安裝工具包之后，工具包函數(shù)選版上的vi都報錯？

點擊控制面板——程序——程序和功能，查看是否已經(jīng)有以下程序，如果沒有，請下載并安裝VC2015-2019 Redistributable，下載鏈接：https://pan.baidu.com/s/1s87kWNDZaPB_-12dwXUHbg?pwd=yiku； 安裝完成就不會報錯了；

Q6：為什么我已經(jīng)安裝techforce_lib_opencv_cuda_113工具包，但所有的vi拖到程序框圖面板上都會報錯？

請檢查您是否已經(jīng)安裝了11.3版本的cuda及對應(yīng)的cudnn，如沒有安裝，則會出現(xiàn)這種錯誤；

Q7：為什么工具包安裝過程中，無法安裝Third Party Licensing&Activatio Toolkit？

您可以將已經(jīng)安裝的工具包卸載，電腦關(guān)機重啟，然后以管理員身份運行vipm21，重新安裝工具包，如果確實無法成功安裝，也不必擔心，這并不會影響工具包的正常使用；

Q8：為什么安裝LabVIEW AI視覺工具包techforce_lib_opencv_cpu之后無法使用openvino加速？

請檢查您是否已經(jīng)安裝了OpenVINO toolkit2021.4.2并進行了 配置環(huán)境變量 ，如還未安裝，則無法使用openvino加速；

Q9：為什么我已經(jīng)安裝了OpenVINO toolkit2021.4.2并且也進行了環(huán)境配置，但是運行demo過程中，readNetFromModelOptimizer.vi會出現(xiàn)如下報錯？

請檢查您的模型路徑是否包含中文，如果包含中文，請將模型放置在全英文路徑下，修改之后重新運行；

Q10：為什么我已經(jīng)安裝了OpenVINO toolkit2021.4.2并且也進行了環(huán)境配置，但是運行openvino的demo過程會出現(xiàn)“無法定位程序輸入點”報錯？

您電腦硬件可能無法自行適配openvino的dll庫，請您在此鏈接中：https://pan.baidu.com/s/1eE8w3bkBXHAQiZH4tN80pg?pwd=yiku，下載openvinodll庫，下載完成將openvinodll.zip解壓之后放到C盤根目錄，動態(tài)調(diào)用openvino的dll了，即demo中做如下修改：

Q11：為什么我cuda裝好且已經(jīng)配置好了，但是模型運行速度使用卻和使用CPU時一樣？

請檢查您是否在安裝GPU版本的工具包之后，又安裝了CPU版的工具包，可通過VIPM查看您已經(jīng)安裝的工具包，若您同時安裝了兩個版本的工具包，請將所有工具包卸載，并重新安裝GPU版本的工具包，注意：LabVIEW AI視覺工具包和LabVIEW開放神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交互工具包（ONNX)兩大類工具包都包含兩個版本，您只需要安裝其中一個版本即可。

Q12: 為什么我使用cuda和tensorRT加速推理之后，模型反而耗時更久？

檢查一下您是否在跑模型的循環(huán)里放置了時間較長的等待vi，如果等待時間比較長，GPU會自動地不全速運行。為解決此問題，建議您在調(diào)試時放置等待vi，真正投入產(chǎn)線時還是要把等待去掉的。

Q13: cuda和TensorRT加速驅(qū)動安裝配置好麻煩呀，有免安裝版本嗎？

有的，我們提供了cuda加速所需驅(qū)動：cuda11.3以及對應(yīng)的cudnn；TensorRT加速驅(qū)動：TensorRT-8.2.5.1（對應(yīng)cuda11.3的版本）。cuda和TensorRT免安裝壓縮包下載鏈接：https://pan.baidu.com/s/1_X-cO8Mvgmf9J7ro3UbS9g?pwd=yiku，下載后解壓，把cuda下的bin文件夾和tensorRT下的lib文件設(shè)置為環(huán)境變量即可。

總結(jié)

以上就是今天要給大家分享的內(nèi)容。大家可根據(jù)鏈接下載相關(guān)驅(qū)動和補充文件。

如果有問題可以在評論區(qū)里討論，提問前請先點贊支持一下博主哦，如您想要探討更多關(guān)于LabVIEW與人工智能技術(shù)，歡迎加入我們。

**如果文章對你有幫助，歡迎?關(guān)注、

審核編輯 黃宇