指导教授：深圳技术大学 张阳（英特尔全球创新大使）作者：深圳技术大学 黎逸鹏（电子科学与技术2021级）本案例适用于x86以上英特尔平台1.1 简介本文章将在《自训练Pytorch模型使用OpenVINO优化并部署在英特尔开发套件》文章的基础上进行扩展，将介绍如何使用OpenVINO Python API对YOLOv5模型进行优化以及部署，完成YOLOv5目标检测任务。本文Python
将作为一名程序员，进一步确定的目标是成为一个架构师，那么能耗必须考虑。 写代码与能耗的关系不言自明，现在假设将网络视频监控的监控识别算法放在客户端，既不利于算法的保护，也不利于算法的优化，更不利于降低能耗。 谈到能耗，每一台服务器都是吃电器，如果我不是老板，就不考虑耗电的情况，但是如果作为这个公司的一员，也
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2024-04-25 15:12:07
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#为方便自己查看，比较啰嗦。。。。。 1、数据集划分（代码来自别人的分享项目中的一个文件，在项目中能跑通，单独文件能否跑通，还没试）：import os
import random
import xml.etree.ElementTree as ET
from PIL import Image
import numpy as np
#from utils.utils import g
在使用Ollama时，我遇到了“ollama没有用GPU”的问题，经过一番调查和测试，我决定将解决这个问题的整个过程记录下来，以便后续参考。
## 环境预检
首先，我检查了系统的基本要求，确保我的硬件和软件环境符合Ollama的运行条件。以下是我的系统需求表。
| 系统要求 | 版本 |
| ------------ | ---------------- |
文章目录前言一、Windows环境下运行YOLOV41.运行环境2.下载源代码3.下载权重文件4.将工程导入到Visual Studio20195.编译生成可执行文件6.检验效果二、Linux环境下运行YOLOV41.运行环境2.克隆或者下载源代码3.下载权重文件4.编译源代码5.检验效果总结 前言最近对图像识别比较感兴趣，于是就想了解一下比较流行的YOLO算法，在这里我学习的是YOLOV4版本
这里是目录，可以自行空降哦~数据集采样数据标注工具安装初始化项目开始标注数据导出模型训练YOLOV5安装文件配置模型训练模型验证结语 数据集采样由于本次的任务是训练自己的数据集，因此我们直接采用OpenCV来进行直接采集。采集好的数据样本一共56张图片。 这里奉上我的采样脚本：#Author: Elin.Liu
# Date: 2022-11-13 16:17:31
# Last Modifie
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2024-07-18 13:27:33
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[net]
# Testing 测试模式
# batch=1
# subdivisions=1
# Training 训练模式
batch=64 一批训练样本的样本数量，每batch个样本更新一次参数
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2024-10-26 17:16:43
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在使用Windows系统中的Ollama工具时，许多用户会遇到“windows ollama 没有用GPU”的问题。这个问题让不少用户感到困扰，因为他们希望充分利用GPU的计算能力来加速模型推理和训练。接下来，我们将详细分析如何解决这个问题。
### 问题背景
许多开发者和AI研究人员在使用Ollama工具时，期望能够通过GPU来加速计算。他们在安装Ollama后，期待能够顺利利用NVIDIA
ubuntu18.04+CUDA8.0+GTX1080Ti+yolov3+Opencv3.1.0详细配置系统配置：内存：16GiB处理器：Intel Core i7-9700K CPU 3.60GHz*8图形：GeForce GTX1080 Ti/PCle/SSE2GNOME:3.28.2操作系统：64位磁盘：500GB查看gpu驱动版本：sudo nvidia-smi Dr
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2024-08-29 16:39:28
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ollama 没有用到gpu，这个问题让我在配置和使用过程中遇到了一些挑战。在这篇博文中，我将分享自己解决“ollama 没有用到gpu”问题的整个过程，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、错误集锦和进阶指南。希望这能帮助到其他同样遇到问题的朋友们。
## 环境配置
在面对“ollama 没有用到gpu”的问题之前，我意识到首先需要确保环境配置正确。于是，我列出了所需的依赖和配置步骤，
# PyTorch 没有使用大 GPU
PyTorch 是一个用于深度学习的开源机器学习库，它提供了灵活的张量计算和动态计算图。然而，有些用户可能会在使用 PyTorch 时遇到一个问题：无法充分利用大型 GPU。在本文中，我们将解释为什么 PyTorch 可能没有完全利用大 GPU 的性能，并提供一些解决方案。
## 为什么 PyTorch 未能充分利用大 GPU？
PyTorch 的设计
原创
2024-04-08 04:15:51
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本文讲的是如何快速而不求完美地部署一个训练好的机器学习模型并应用到实际中。如果你已经成功地使用诸如Tensorflow或Caffe这样的框架训练好了一个机器学习模型，现在你正在试图让这个模型能够快速的演示，那么读这篇文章就对了。阅读时长： 10-15分钟使用前检查清单检查tensorflow的安装从 stdin 运行在线分类在本地运行分类把分类器放到硬编码（hardcoded）的代理把分类器放到有
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2024-09-03 10:16:11
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1.训练yolo识别人物导出pt文件2.使用win32进行屏幕截图和鼠标移动 3.使用导出的pt文件进行推理(pt文件将在完善后发出) 屏幕截图获取屏幕->检测目标的坐标->取中心点->计算距离获取最近的敌人坐标->移动鼠标到中心点 数据集整理后上传鼠标移动到目标传入两个参数分别为鼠标距离人物中心点的x,y坐标距离import win32gui, win32ui, win3
文章目录1.论文2.源码3.内容3.1介绍3.2 论文内容3.2.1一般目标检测结构3.2.2 BOF3.2.3 BoS3.2.4 一般卷积网络的选择3.2.5 YOLOv4的选择3.2.6 注释4.refer 文章 1.论文YOLOv4: 目标检测最优速度和精度2.源码AB大神源码3.内容3.1介绍相比于Joe Redmon的最终作品YOLOv3，Alexey Bochkovskiy为一作的Y
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2024-10-15 19:53:59
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相信学深度学习的童鞋们，都遇到了非常棘手的问题！就是训练模型用的cpu而不是gpu！而gpu是专门用来计算的，不拿来用，岂不是浪费？而网上的教程要装cudo 又要下 cudnn ，折磨了我一两天还没弄好，终于在机缘巧合之下，成功了！！！现在教大家如何简单地让模型在gpu上跑起来： 安装前骤：大家先更新一下自己显卡驱动https://www.nvi
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2024-01-23 20:34:20
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Ubuntu 18.04 YOLOv5 环境配置 GPU提示 确保你有Nvidia显卡，并确定所支持的CUDA版本准备CUDA + cuDNN安装显卡驱动安装CUDA安装cuDNNOpenCV + OpenCV_ContribYolov5ros-yolov5 提示 确保你有Nvidia显卡，并确定所支持的CUDA版本准备Yolov5
opencv + opencv_contrib (下面使用的
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2024-04-17 14:49:51
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前言：一般地，微带结构的端口都用Lumped ports或Wave ports，下面将说明HFSS的端口设置原则。一、HFSS端口简介Wave Port – 外部端口– 通过传输线方式将信号加入结构中– 端口定义为传输线的截面，HFSS在端口处求解传输线的特性，得到特性阻抗，用于计算S参数– 传输线以端口的形状可以向后无限延展– 端口是理想匹配负载Lumped Port – 内部端口– 相当于测试
声明：本文大部分内容是从知乎、博客等知识分享站点摘录而来，以方便查阅学习。具体摘录地址已在文章底部引用部分给出。 1.from torchsummary import summary
summary(your_model, input_size=(channels, H, W))2. 梯度裁减import torch.nn as nn
outputs = model(inputs)
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2024-06-12 20:44:22
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6.2.1 代码检查法 代码检查包括桌面检查、代码审查和走查等，主要检查代码和设计的一致性，代码对标准的遵循、可读性，代码逻辑表达的正确性，代码结构的合理性等方面；发现违背程序编写标准的问题，程序中不安全、不明确和模糊的部分，找出程序中不可移植部分、违背程序编程风格的问题，包括变量检查、命名和类型审查、程序逻辑审查、程序语法检查和程序结构检查等内容。 1.代码检查方式 (1)桌面检查 这是一
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2024-07-09 13:31:46
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一，前言yolov5项目代码中，train.py是用于模型训练的代码，是yolov5中最为核心的代码之一，而代码中的训练参数则是核心中的核心，只有学会了各种训练参数的真正含义，才能使用yolov5进行最基本的训练。本文讲解的yolov5版本为目前最新的V7.0 yolov5官方GitHub地址: https://github.com/ultralytics/yolov5二，训练参数解析yolov5
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2024-06-16 12:06:46
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