前言

哈嘍，各位朋友，好久不見~

之前給大家分享了基于LabVIEW開發的AI視覺工具包及開放神經網絡交互工具包，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，我們這篇博文會持續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網絡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 ：可調用市面上主流的USB攝像頭、網絡攝像頭輕松采集圖像；
2、 提供數百個OpenCV中傳統圖像處理的算子，滿足各種需求 ：包括顏色空間轉換、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；
3、 提供多種框架模型導入模塊 ：包括tensorflow、pytorch、darknet、openvino等多個平臺的深度學習模型；
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開放神經網絡交互工具包（ONNX)功能
1、 提供多種框架生成的onnx模型導入模塊 ：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、文字識別也已經通過驗證。總體支持市面上幾乎所有的模型。
如您想要探討更多關于LabVIEW與人工智能技術，歡迎加入我們的技術交流群：705637299。進群請備注：LabVIEW機器學習

Q2：兩大類工具包有什么區別？

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開放神經網絡交互工具包（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開放神經網絡交互工具包（ONNX)】能支持所有的神經網絡模型。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開放神經網絡交互工具包（ONNX)】才能調用，如紅色字體模型實例；
3、【LabVIEW開放神經網絡交互工具包（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練類工具包，支持使用一鍵訓練工具包訓練自己的模型，訓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？

請檢查您是否已經安裝了11.3版本的cuda及對應的cudnn，如沒有安裝，則會出現這種錯誤；

Q7：為什么工具包安裝過程中，無法安裝Third Party Licensing&Ac tivatio Toolkit？
在這里插入圖片描述

您可以將已經安裝的工具包卸載，電腦關機重啟，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？

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

Q9：為什么我已經安裝了OpenVINO toolkit2021.4.2并且也進行了環境配置，但是運行demo過程中，readNetF romModelOptimizer.vi會出現如下報錯？
在這里插入圖片描述

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：為什么我已經安裝了OpenVINO toolkit2021.4.2并且也進行了環境配置，但是運行openvino的demo過程會出現“無法定位程序輸入點”報錯？
在這里插入圖片描述

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，動態調用openvino的dll了，即demo中做如下修改：

Q11：為什么我cuda裝好且已經配置好了，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開放神經網絡交互工具包（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，建議您在調試時放置等待vi，真正投入產線時還是要把等待去掉的。

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

有的，我們提供了cuda加速所需驅動：cuda11.3以及對應的cudnn；TensorRT加速驅動：TensorRT-8.2.5.1（對應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文件設置為環境變量即可。