常連

C:\Users\std09>C：\ Program Files（x86）\ IntelSWTools \ openvino \ bin \ setupvars.bat
'C：\' は、内部コマンドまたは外部コマンド、
操作可能なプログラムまたはバッチ ファイルとして認識されていません。

というエラーの解決策を知りたいです。お願いします。

コマンドプロンプトのエラー

### 実現したいこと
C++でOpenVINOをincludeで使っているのですが、2024.4.0のバージョンの仕様変更でエラーが発生してしまい解決できず困っています。
structの宣言の仕方が間違っていると思うのですが、見当違いの可能性もあるためまずは実行できるところまで修正したいです。
ソースコードはエラーが発生する箇所だけ抽出して、同様のエラーが発生するようにした簡易のソースコードです。

# 実行環境
言語：C++
開発環境：Visual Studio2017
外部ライブラリ：OpenCV、OpenVINO2024.4.0

#ダウンロード先
https://www.intel.com/content/www/us/en/developer/tools/openvino-toolkit/download.html?PACKAGE=OPENVINO_BASE&VERSION=v_2024_4_0&OP_SYSTEM=WINDOWS&DISTRIBUTION=ARCHIVE

### 発生している問題・分からないこと
今までOpenVINO2023を使用していたのですが、OpenVINO2024のアップデートでOepnVINOのライブラリ内にあるallocator.hppの仕様が変更になったようです。
そのため、ビルドできず解決策も分からず困っているためご教授頂きたいです。

### エラーメッセージ
```error
'is_equal':'std::shared_ptr<main::SharedMatAllocator>'のメンバーではありません。

上記のようなエラーが出ています。

```

### 該当のソースコード

```C++
//===簡易ソースコードのmain.cpp==============
#include <string>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <openvino/openvino.hpp>

int main() {


struct SharedMatAllocator {
    const cv::Mat mat;
    void* allocate(size_t bytes, size_t) {return bytes <= mat.rows * mat.step[0] ? mat.data : nullptr;}
    void deallocate(void*, size_t, size_t) {}
    bool is_equal(const SharedMatAllocator& other) const noexcept {return this == &other;}
};

cv::Mat img = cv::imread("画像のパス");
cv::Mat& mat = img;

bool isMatFloat = mat.type() == CV_32F;
auto precision = isMatFloat ? ov::element::f32 : ov::element::u8;
auto allocator = std::make_shared<SharedMatAllocator>(mat);

return ov::Tensor(precision, ov::Shape{1,226,356,3}, ov::Allocator(allocator));

}



//===参考・OpenVINOのエラーが発生しているallocator.hppファイル＝＝＝＝
//==文字数の関係でコメントは削除しております。=======
#pragma once

#include <cstddef>
#include <memory>

#include "openvino/core/any.hpp"
#include "openvino/core/core_visibility.hpp"

namespace ov {

class Tensor;

class OPENVINO_API Allocator {
    Allocator(const Allocator& other, const std::shared_ptr<void>& so);

    friend class ov::Tensor;

    struct Base : public std::enable_shared_from_this<Base> {
        virtual void* addressof() = 0;
        const void* addressof() const {
            return const_cast<Base*>(this)->addressof();
        }
        virtual const std::type_info& type_info() const = 0;
        virtual void* allocate(const size_t bytes, const size_t alignment = alignof(max_align_t)) = 0;
        virtual void deallocate(void* handle, const size_t bytes, size_t alignment = alignof(max_align_t)) = 0;
        virtual bool is_equal(const Base& other) const = 0;

    protected:
        virtual ~Base() = default;
    };

    template <typename A>
    struct Impl : public Base {
        template <typename... Args>
        explicit Impl(Args&&... args) : a(std::forward<Args>(args)...) {}
        void* addressof() override {
            return &a;
        }
        const std::type_info& type_info() const override {
            return typeid(a);
        }
        void* allocate(const size_t bytes, const size_t alignment = alignof(max_align_t)) override {
            return a.allocate(bytes, alignment);
        }
        void deallocate(void* handle, const size_t bytes, size_t alignment = alignof(max_align_t)) override {
            a.deallocate(handle, bytes, alignment);
        }
        bool is_equal(const Base& other) const override {
            if (util::equal(type_info(), other.type_info())) {
                return a.is_equal(*static_cast<const A*>(other.addressof()));
            }
            return false;
        }
        A a;
    };

    std::shared_ptr<Base> _impl;
    std::shared_ptr<void> _so;

public:
    ~Allocator();

    Allocator();

    Allocator(const Allocator& other) = default;

    Allocator& operator=(const Allocator& other) = default;

    Allocator(Allocator&& other) = default;

    Allocator& operator=(Allocator&& other) = default;

    template <
        typename A,
        typename std::enable_if<!std::is_same<typename std::decay<A>::type, Allocator>::value &&
                                    !std::is_abstract<typename std::decay<A>::type>::value &&
                                    !std::is_convertible<typename std::decay<A>::type, std::shared_ptr<Base>>::value,
                                bool>::type = true>
    Allocator(A&& a) : _impl{std::make_shared<Impl<typename std::decay<A>::type>>(std::forward<A>(a))} {}

    void* allocate(const size_t bytes, const size_t alignment = alignof(max_align_t));

    void deallocate(void* ptr, const size_t bytes = 0, const size_t alignment = alignof(max_align_t));

    bool operator==(const Allocator& other) const;

    bool operator!() const noexcept;

    explicit operator bool() const noexcept;
};

}  // namespace ov

```

### 試したこと・調べたこと
- [x] teratailやGoogle等で検索した
- [x] ソースコードを自分なりに変更した
- [ ] 知人に聞いた
- [ ] その他

##### 上記の詳細・結果
元々実行できていたときは、main文の中になる
```C++
struct SharedMatAllocator {
    const cv::Mat mat;
    void* allocate(size_t bytes, size_t) {return bytes <= mat.rows * mat.step[0] ? mat.data : nullptr;}
    void deallocate(void*, size_t, size_t) {}
    bool is_equal(const SharedMatAllocator& other) const noexcept {return this == &other;}
};

上記のSharedMatAllocator が以下のようになっていました。

class SharedTensorAllocator final : public ov::AllocatorImpl {
public:
    SharedTensorAllocator(const cv::Mat& img) : img(img) {}

    ~SharedTensorAllocator() = default;

    void* allocate(const size_t bytes, const size_t) override {
        return bytes <= img.rows * img.step[0] ? img.data : nullptr;
    }

    void deallocate(void* handle, const size_t bytes, const size_t) override {}

    bool is_equal(const AllocatorImpl& other) const override {
        auto other_tensor_allocator = dynamic_cast<const SharedTensorAllocator*>(&other);
        return other_tensor_allocator != nullptr && other_tensor_allocator == this;
    }

private:
    const cv::Mat img;
};
```

しかし、OpenVINO2024のアップデートでAllocatorImplが削除されたことで使うことができなくなりました。
OpenVINO2023から削除された部分を追記してみたのですが、
エラーコード：C4996→要はAllocatorImplは2024で使えないからダメだよ的なエラーが多数発生して実行することができませんでした。

参考までに追記した内容です。
下記の内容をallocator.hppの

namespace ov {
→ここに追記
class Tensor;

#======下記追記したコード＝＝＝＝＝＝＝＝＝
```C++
/**
 * @interface AllocatorImpl
 * @deprecated This class will be removed in 2024.0 release
 * @brief Tries to act like [std::pmr::memory_resource](https://en.cppreference.com/w/cpp/memory/memory_resource)
 */
OPENVINO_SUPPRESS_DEPRECATED_START
struct OPENVINO_DEPRECATED("Do not inherit from AllocatorImpl. This class will be removed in 2024.0 release. Pass "
                           "std::pmr::memory_resource like object directly to ov::Allocator") AllocatorImpl
    : public std::enable_shared_from_this<AllocatorImpl> {
    /**
     * @brief A smart pointer containing AllocatorImpl object
     */
    using Ptr = std::shared_ptr<AllocatorImpl>;

    /**
     * @brief Allocates memory
     *
     * @param bytes The size in bytes at least to allocate
     * @param alignment The alignment of storage
     * @return Handle to the allocated resource
     * @throw Exception if specified size and alignment is not supported
     */
    virtual void* allocate(const size_t bytes, const size_t alignment = alignof(max_align_t)) = 0;

    /**
     * @brief Releases the handle and all associated memory resources which invalidates the handle.
     * @param handle The handle to free
     * @param bytes The size in bytes that was passed into allocate() method
     * @param alignment The alignment of storage that was passed into allocate() method
     */
    virtual void deallocate(void* handle, const size_t bytes, size_t alignment = alignof(max_align_t)) = 0;

    /**
     * @brief Compares with other AllocatorImpl
     * @param other Other instance of allocator
     * @return `true` if and only if memory allocated from one AllocatorImpl can be deallocated from the other and vice
     * versa
     */

    virtual bool is_equal(const AllocatorImpl& other) const = 0;

protected:
    virtual ~AllocatorImpl() = default;
};
OPENVINO_SUPPRESS_DEPRECATED_END
```

### 補足
特になし

C++でOpenVINOを実装する時にライブラリのエラーが解決できない

### 実現したいこと
OpenVINOで使うIRファイルへの変換でオフライン環境でも変換できる状態にしたい。
今回はonnxファイルからIRファイルへの変換を想定している。

### 発生している問題・分からないこと
現状OpenVINOが提供している変換方法はコマンドで変換する方法とpythonで変換する方法の２つを提供している。
コマンドで変換する場合でもpythonで変換する場合でもpythonの仮想環境でopenvinoをインストールする必要がある。
しかし、オフラインで仮想環境を作ることは可能だが複数のPCに展開することを考えると仮想環境を構築する工数が面倒なため１つ変換できる環境を作って、オフラインPCへはファイルを移すだけで変換環境が使えるような仕組みを作りたい。



### 該当のソースコード

```
特になし
```

### 試したこと・調べたこと
- [x] teratailやGoogle等で検索した
- [x] ソースコードを自分なりに変更した
- [ ] 知人に聞いた
- [ ] その他

##### 上記の詳細・結果
◯試したこと
１．venvで仮想環境を作成してパスをいじることで別のPCでもコピペできるようにした。
→パスの修正が細かく、venvを他のPCへ移行するのは難しいと思い断念
[参考サイト](https://bou7254.com/posts/venv-rename-root-folder-fix-method)

２．pythonでopenvinoの変換コードを作成して、pyinstallerでexe化して実行
→pythonファイルでは実行できるが、exe化するとopenvinoのov.convert_modelでエラーが発生。
対応しているonnxファイルが読めなくなった。
pyinstaller自体無理やりexeしているようなのと、エラー内容を解決できず断念

３．pythonと必要なライブラリ一式をオンラインPCでダウンロードしておき、SSDなどでオフラインPCへ移行して仮想環境を作る。
→やりきってはいないが、おそらく実現可能。
しかし希望はオフラインPCで作業なく変換できるようにしたい。

他の方法や上記の案で改善案があれば伺いたい。

### 補足
openvinoは2024.4.0を使っており、コマンドの変換はovcコマンドを使っている。

OpenVINOのモデル変換をオフライン環境のPCでも実装する方法はあるか

### 前提・実現したいこと

Tensorflowで自前のデータを用いて学習させてできたfrozen_inference_graph.pbファイルを、openvinoを用いてIR形式(xml,bin)に変換したいです。
このようなコマンドで実行しました。
python3 mo_tf.py --input_model /home/space/models/research/exported_graphs/frozen_inference_graph.pb --tensorflow_use_custom_operations_config /opt/intel/openvino/deployment_tools/model_optimizer/extensions/front/tf/ssd_support_api_v1.14.json --tensorflow_object_detection_api_pipeline_config /home/space/models/research/exported_graphs/pipeline.config --reverse_input_channels --data_type FP16

以下のコード(mo_tf.py)でエラーメッセージが発生しました。

プログラミングは初心者のため、文章がおかしかったりしたらすみません。よろしくお願いいたします。


### 発生している問題・エラーメッセージ

```
[ ERROR ]  'Graph' object has no attribute 'node'
Cannot pre-process TensorFlow graph after reading from model file "/home/space/models/research/exported_graphs/frozen_inference_graph.pb". File is corrupt or has unsupported format. Details: 'Graph' object has no attribute 'node'. 
 For more information please refer to Model Optimizer FAQ (https://docs.openvinotoolkit.org/latest/_docs_MO_DG_prepare_model_Model_Optimizer_FAQ.html), question #44. 
```

### 該当のソースコード

```python3

#!/usr/bin/env python3

import sys

from mo.utils.versions_checker import check_python_version

if __name__ == "__main__":
    ret_code = check_python_version()
    if ret_code:
        sys.exit(ret_code)

    from mo.main import main
    from mo.utils.cli_parser import get_tf_cli_parser

    sys.exit(main(get_tf_cli_parser(), 'tf'))

```

### 試したこと
調べてみたところ、networkxのバージョンを2.3にすれば解決するとあったので、バージョンを変えましたがエラーは変わりませんでした。
### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）
各バージョンは以下の通りです。
tensorflow==1.14.0
networkx==2.3
python==3.6.4
openvino==2019_R3

openvinoのmodel optimizerで.pbファイルをIR形式に変換したい

### 実現したいこと
pythonでonnxモデルファイルをOpenVINOのIRモデルファイルへ変換するコードをnuitkaでexe化したいです。
nuitka以外のツールでも良くて、openvinoのモデル変換コードをexe化できれば問題ありません。pyintallerでも試しましたが、同様のエラーが発生しました。

◯仕様・条件
・pythonでopenvino変換コードをexe化する。変換の仕方にこだわりはない。
・ファイルを移動すれば、pythonが入っていないオフラインのpcでも実行できる

### 発生している問題・分からないこと
pythonのコードでは実行できているのですが、nuitkaでexe化するとエラーが発生します。

exeを実行すると、モデル変換ov.convert_modelのところで
[ ERROR ]  Cannot recognize input model.
というエラーが発生しました。

nuitkaで変換する際はvenv仮想環境で実行している。pythonのバージョンは3.10.11です。
python -m venv env_test
pip install openvino==2024.4.0 nuitka onnx
python -m nuitka test.py --standalone
で変換しました。

### エラーメッセージ
```error
[ ERROR ]  Cannot recognize input model.
```

### 該当のソースコード

```python
import openvino as ov
import onnx

def get_onnx_input_shape(onnx_model_path):
    """
    Get the input shape of an ONNX model.

    Parameters:
        onnx_model_path (str): Path to the ONNX model file.

    Returns:
        dict: A dictionary with input names as keys and their shapes as values.
    """
    # Load the ONNX model
    model = onnx.load(onnx_model_path)

    # Parse the model graph
    input_shapes = {}
    for input_tensor in model.graph.input:
        # Extract the input name
        input_name = input_tensor.name

        # Extract the tensor type and shape
        tensor_type = input_tensor.type.tensor_type
        shape = []
        for dim in tensor_type.shape.dim:
            # Handle dynamic shapes (unknown dimensions)
            shape.append(dim.dim_value if dim.dim_value > 0 else None)
        
        input_shapes[input_name] = shape

    return list(input_shapes.keys())[0]

def main():
    try:
        # ov.convert_model returns an openvino.runtime.Model object
        ONNX_NLP_MODEL_PATH = r"onnxファイルのパス"
        MODEL_DIRECTORY_PATH = r"保存先パス"
        print(ONNX_NLP_MODEL_PATH)

        input = get_onnx_input_shape(ONNX_NLP_MODEL_PATH)
        ov_model = ov.convert_model(ONNX_NLP_MODEL_PATH, input=str(input), verbose=True)
        ov.save_model(ov_model, MODEL_DIRECTORY_PATH + "\\" +"result.xml")
        print("OK")
    except :
        print("error")
        input("enter")

if __name__ == "__main__":
    main()
```

### 試したこと・調べたこと
- [x] teratailやGoogle等で検索した
- [x] ソースコードを自分なりに変更した
- [ ] 知人に聞いた
- [ ] その他

##### 上記の詳細・結果
nuitkaの変換コマンドで--standaloneを抜いた
python -m nuitka test.py
で変換したあと、python.dllをコピーしてくると実行できました。
ただ、これでは他のPCでは実行できないので没にしました。

### 補足
特になし