OpenVINO加载face-detection-0105模型时Xeon CPU报错求助

• 硬件配置：Intel Xeon CPU E5-2620 v4、16GB内存
• 操作系统：Windows Server 2016
• OpenVINO版本：2020.4
• 涉事模型：face-detection-0105（已测试FP16、FP32、INT8三种精度变体）
• 报错堆栈：

Traceback (most recent call last):
File "face_detection.py", line 233, in
sys.exit(main() or 0)
File "face_detection.py", line 79, in main
exec_net = ie.load_network(network=net, num_requests=2, device_name=args.device)
File "ie_api.pyx", line 314, in openvino.inference_engine.ie_api.IECore.load_network
File "ie_api.pyx", line 323, in openvino.inference_engine.ie_api.IECore.load_network
RuntimeError: Supported primitive descriptors list is empty for node: 381/variance/Fused_Add_

该模型可正常运行在Intel酷睿系列处理器、树莓派4、NCS-1及NCS-2设备上。

1. 加载CPU指令集扩展库
   Xeon E5-2620 v4仅支持AVX2指令集，OpenVINO 2020.4部分算子需要依赖对应指令集的扩展才能运行。Windows平台下，找到OpenVINO安装目录中的cpu_extension_avx2.dll（路径通常为openvino/inference_engine/lib/intel64/cpu_extension_avx2.dll），在加载模型前添加扩展：

from openvino.inference_engine import IECore
ie = IECore()
ie.add_extension("cpu_extension_avx2.dll", "CPU")
exec_net = ie.load_network(network=net, num_requests=2, device_name="CPU")

2. 升级OpenVINO版本
   2020.4版本存在部分老旧算子适配问题，后续版本对Xeon系列CPU的兼容性有明显优化。建议升级至2022.x或更高稳定版本，重新测试模型运行。

3. 重新转换模型
   使用目标OpenVINO版本的Model Optimizer重新转换face-detection-0105模型，转换时可指定输入形状避免动态维度导致的算子适配错误，示例命令：

mo --input_model face-detection-0105.xml --input_shape [1,3,384,672]

4. 调整设备运行配置
   加载模型时添加CPU性能相关配置参数，帮助框架适配硬件：

exec_net = ie.load_network(
    network=net,
    num_requests=2,
    device_name="CPU",
    config={"CPU_THROUGHPUT_STREAMS": "CPU_THROUGHPUT_AUTO"}
)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Pradyumn Pathak