加油，骚年！概念解释版本对应准备工作1. 确定显卡是否符合2. linux是否有GCC3. 系统是否安装了正确的内核标头和开发包1. 安装显卡驱动2. 安装CUDA3. 安装CuDNN4. 查看Tensorflow与cuda的匹配关系linux和CUDA的匹配关系参考感谢 概念解释CUDA驱动版本：保持最新就好了，CUDA驱动版本要求和CUDA版本匹配，而CUDA又要求cuDNN/TF是匹配的。
转载
2024-05-23 20:33:18
43阅读
目录前言第一步：安装Anaconda1.下载和安装2.配置Anaconda环境变量第二步：安装CUDA Toolkit + cuDNN1.查看需要安装的CUDA+cuDNN版本2.下载CUDA + cuDNN3.安装 CUDA Toolkit 9.0 和 cuDnn 7.0第三步：安装TensorFlow-GPU1.创建conda环境2.激活环境3.安装tensorflow-gpu第四步：测试前言
转载
2024-07-23 13:26:29
28阅读
win7系统打开开始就可以在经常打开软件后面的箭头打开就会有近期使用过的文档记录。WPS的近期使用文档如下第一步右键桌面的任务栏，选择“属性”，进去之后点击“开始菜单”，选择“自定义”，如下图所示：1.电脑怎么查看最近打开文件的记录2.第二步进去自定义开始菜单之后，找到“最近使用的项目”勾选上，如下图所示：3.第三步点击确定之后，我们还可以进行隐私设置，如下图所示：4.第四步回到桌面后，点击开始菜
转载
2024-03-22 07:12:58
65阅读
由于最近想试一下牛掰的目标检测算法SSD。于是乎，自己做了几千张数据（实际只有几百张，利用数据扩充算法比如镜像，噪声，切割，旋转等扩充到了几千张，其实还是很不够）。于是在网上找了相关的介绍，自己处理数据转化为VOC数据集的格式，在转化为XML格式等等。具体是window还是Linux请自行对号入座。Linux：window：数据转换好以后，接下来的工作就是在window下搭建SSD训练环境了，这里
一、 电脑显示屏右下角出现一个黄色感叹号，不能上网为什么?答：电脑无法从dhcp服务器获取IP正确地址，如自有接入交换机请先重新启动交换机，经重新启动问题还存在请打网络维护电话报修。二、 电脑显示屏右下角出现一个红色打叉符号“×”，不能上网为什么?答：网络线路不通或接头松动了，尝试把网络线两头接好。若还不能解决问题就打网络维护电话报修。三、同在一个宿舍里所有的电脑都通过一个交换机接入网络，有一些同
目录一.简介二.效果演示三.源码下载一.简介GPUImage 共 125 个滤镜, 分为四类1、Color adjustments : 31 filters , 颜色处理相关 2、Image processing : 40 filters , 图像处理相关. 3、Blending modes : 29 filters , 混合模式相关. 4、Visual effects : 25 filters
前言如果要使用GPU进行机器学习算法的训练的话，首先必须在硬件方面进行支持，即需要支持GPU训练的显卡，并正确安装驱动即安装CUDA、CUDNN；其次就是需要安装与驱动对应的torch GPU版本，如果安装错误的torch版本就无法正确训练机器学习模型。
总体步骤：检查显卡——显卡驱动CUDA适配版本——下载Anaconda、Pycharm——下载CUDA——安装Anaconda和Pycharm软
转载
2024-03-03 21:58:03
701阅读
目录1.安装anaconda2.更新显卡驱动，查询CUDA版本3.使用清华镜像4.创建anaconda虚拟环境5.安装pytorch6.验证安装n.卸载pytorch 1.安装anaconda2.更新显卡驱动，查询CUDA版本如果很久没有更新显卡驱动，建议更新。在cmd中输入nvidia-smi即可查询到显卡信息如下，其中就有CUDA版本3.使用清华镜像1.生成.condarc文件在anacon
转载
2024-05-20 23:48:53
127阅读
1.网络骨架：Backbone当前的物体检测算法虽然各不相同，但第一步通常是利用卷积神经网络处理输入图像，生成深层的特征图，然后再利用各种算法完成区域生成与损失计算，这部分卷积神经网络是整个检测算法的“骨架”，也被称为Backbone。常用骨架：VGGNet ：走向深度，Inception：纵横交错，ResNet：残差结构DenseNet：多重残差，FPN：特征金字塔，DetNet：专为检测。2.
转载
2024-03-15 05:31:26
77阅读
Facebook官方博客表示，PyTorch Hub是一个简易API和工作流程，为复现研究提供了基本构建模块，包含预训练模型库。并且，PyTorch Hub还支持Colab，能与论文代码结合网站Papers With Code集成，用于更广泛的研究。发布首日已有18个模型“入驻”，获得英伟达官方力挺。而且Facebook还鼓励论文发布者把自己的模型发布到这里来，让PyTorch Hub越来越强大。
文章目录1 python ；两大法宝函数2 加载数据3 TensorBoard 的使用4 transforms的使用5 torchvision中的数据集使用6 dataloader的使用7 卷积操作8 卷积层9 最大池化10 非线性激活11 线性层12 Sequential的使用13 损失函数14 优化器15 现有网络模型的使用及修改16 网络模型的保存及读取17 完整的模型训练套路18 利用g
转载
2024-02-14 15:01:05
96阅读
一、电脑是否支持GPU版本即GPU是否支持cuda现在电脑一般都有GPU，支持GPU版本 具体查看方法 Windows+R键或者CMD串口输入dxdiag 也可以右键我的电脑->属性->设备管理器等方式查看 我显1是Intel的，未查到支持GPU与否，可以看显2。 可以看到是NVIDIA生产的GeForce系列。 登录网站https://developer.nvidia.com/cud
转载
2023-12-11 12:21:16
624阅读
大家在遇到电脑不能上网的时候 第一件事是做什么呢？有的用户会检查网线有没有脱落，有的用户会坚持是否欠费了，甚至有的用户直接回打电话报修。其实大家都会忽略检查一下是不是网卡坏了，相信很少有用户会检查吧？光是肉眼观看肯定是无法检查网卡的好坏情况，小编今天为大家带来一些检查的方法，想知道么？我们一起来看看吧！方法步骤：1、首先要有个大概的判断，若是电脑无法连接上网可以看下网卡是否能在别的电脑上使用，若果
转载
2023-10-25 21:58:47
87阅读
从TorchScript生成模型到windows+vs2019+LibTorch调用模型Pytorch官方已经把自己的广告语打成了：From Research To Production，可见Pytorch已经计划从一个纯研究环境，向可以支持落地的产品环境转变支持。 从2020年5月5日官方发布1.5.0版本开始，支持C++部署的版本终于姗姗来迟，这为工业深度学习应用吹响了号角。 但是目前在win
案例：电脑上有录屏功能吗？电脑可以录屏吗？“在电脑看到十分有趣的视频，想要保存下来，但是无法下载，朋友说可以使用电脑录屏功能录制下来。电脑有录屏吗？电脑可以录屏吗？电脑视频怎么录制下来？有没有小伙伴知道呀。”电脑是一种强大的多媒体工具，它可以用于很多任务，包括录制屏幕。无论是制作教程视频还是演示PPT，录制电脑屏幕都是必不可少的。但是，你可能会问：电脑可以录屏吗？答案是肯定的，我们可以用以下3种方
转载
2024-08-21 09:03:39
81阅读
监控进程：watch -n 0.1 nvidia-sminvidia-smips -A 查看当前有哪些进程top 查看当前耗费资源最多的进程释放进程：sudo kill -9 [PID]多GPU训练：当是/xlaGPU 而不是/GPU，tensorflow要用conda install, pip install不能用。 命令行运行过程中退出进程使用Ctrl+C(能够同时kil
硬件：2012年本子 话硕A55V Service准备：首先通过一键还原备份win7系统！不清楚某些失误会不会备份也不能拯救！清出100g硬盘空间，ubuntu会安装在这里查看当前win7启动引导是bios还是uefi？？纳尼！Win7及以下操作系统则肯定不是以UEFI设备启动。 确认一下：第一种方法：（式了这个方法） 进入系统查看在运行中（win键+r），输入msinfo
转载
2024-04-09 00:40:36
59阅读
对于算法小白来说，配置环境甚至比学网络模型还要难，配置环境过程中会遇到各种坑，一定要耐心，不要砸机（计算机）！花了6、7个小时的时间才把TensorFlow-gpu安装好，必须分享记录一下。首先，感谢这篇blog：，整个安装过程很详细。 在安装之前要确认一下几件事情。1、确保电脑上有独立的英伟达显卡且安装了相应的驱动，（查看显卡型号：右击计算机-设
转载
2024-04-25 12:58:52
50阅读
因为科研需求开始学习深度学习，正式如坑caffe。折腾了三天也没有最终装对，感觉太浪费时间，决定暂且缓一缓，在笔记本上先用非GPU模式学习caffe，用实验室配好的服务器跑程序就好了，等之后Linux和caffe的知识丰富起来再配GPU模式不迟。同时，我感觉到学习caffe必然是两步一个坑的过程，因此决定记一笔流水帐，把学习过程中的每一个步骤，每一处bug，每一点成果都记录下来。避免我以后重新掉坑
建议全文看完再操作查看显卡1.查看自己gpu的型号2.查看cuda是否支持自己电脑的gpu型号3.查看driver version 和cuda versionanaconda中新建环境安装清华镜像源进入pytorch官网选择对应的命令换源安装测试 查看显卡1.查看自己gpu的型号ctrl+Alt+delete 打开任务管理器，点击性能，2.查看cuda是否支持自己电脑的gpu型号进入NVIDIA
转载
2024-05-06 12:32:20
635阅读
