S3C2440的开发板已经修好好多天,最近两天终于摸索着把调试环境建立起来了. 优龙提供了两种仿真器: SuperJTAG和ARM_Tracer. SuperJTAG看似比较简单, 于是选择先从SuperJTAG开始, 调试工具为调试代理, 调试环境为ADS1.2的AXD.&nb
PyCharm中安装GPU版本的PyTorch上个月，有个项目要用Pytorch跑，我就开始了安装之路。了解到Pytorch可以安装CPU和GPU版本的，想着GPU版本的更快，遂选择了安装GPU，但是CPU版本的与GPU安装类似，且安装起来更省时间，所以后面也介绍一下CPU安装。 网上很多资料都是利用Anaconda安装，博主不想再安装一个新的软件了（真的害怕环境报错，但是Anaconda确实比P
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2023-11-22 07:06:08
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pytorch支持arm显卡版本是一个热门话题，尤其对于那些希望在ARM架构上充分利用PyTorch的用户。接下来，我将记录解决“pytorch支持arm显卡版本”相关问题的全过程，从环境配置开始，一直到错误集锦的处理。
## 环境配置
在开始之前，首先我们需要设置一个适合的环境。下面是一些步骤和需要安装的依赖。
1. 确保系统为ARM架构，例如使用NVIDIA Jetson系列模块。
2.
# 测试 PyTorch 版本和 GPU 使用情况
在深度学习研究和开发中，PyTorch 是一个广泛使用的开源框架。作为一个高性能计算的库，PyTorch 的 GPU 支持对于训练大型模型至关重要。在本文中，我们将介绍如何检查 PyTorch 的版本以及是否成功检测到 GPU。同时，我们还会用代码示例加以说明，并利用甘特图和流程图来辅助理解。
## 1. 环境准备
确保你已经安装了 PyT
原创
2024-09-30 05:48:43
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在线gpu加速服务器ATUODL，与pycharm连接使用教程ATUODLpycharm连接 最近做yolo系列在visdrone上的目标检测，对算力有一定的要求。所以同学推荐了一款超级实用超级便宜的在线GPU加速服务器。 ATUODL话不多说，上连接https://www.autodl.com/home 1.租用服务器。选择你需要的型号。然后创建。 创建后会在控制台，我的实例中显示： 开机：
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2024-02-04 20:26:49
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一、编译器介绍1、ADS1.2 ADS是ARM公司的集成开发环境软件，他的功能非常强大。他的前身是SDT，SDT是ARM公司几年前的开发环境软件，目前SDT早已经不再升级。ADS包括了四个模块分别是：SIMULATOR；C 编译器；实时调试器；应用函数库。 ADS 的编译器调试器较SDT都有了非常大的改观， ADS1.2提供完整的WINDOWS界面开发环境。C
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2023-09-11 11:30:07
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1、为什么写这篇文章最近安装pytorch遇到很多问题，但是大部分教程都是老版本，新版本的安装方法遇到很多问题，这里帮大家排坑。2、安装驱动和cuda 在开始菜单中输入cmd，打开命令提示符输入nvidia-smi 可以查看显卡对应的cuda版本，cuda版本向下兼容，所以显卡驱动越新越好，如果cuda版本比较低到英伟达官网下载最新驱动。个网站下载cuda我的是win10 所以就下载win10版本
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2024-07-02 20:21:05
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# 实现ARM模块 pytorch
## 引言
在本文中，我将向你介绍如何使用PyTorch实现ARM模块。ARM模块是一种用于图像处理的卷积神经网络层，它具有良好的空间感知能力和局部信息特征提取能力。作为一名经验丰富的开发者，我将逐步指导你完成这个任务。
## 流程图
下面是实现ARM模块的整个流程图。我们将按照这个流程图一步一步进行操作。
| 步骤 | 操作 |
| --- | ---
原创
2023-07-15 06:07:06
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## 在 ARM 平台上运行 PyTorch 的完整指南
随着深度学习技术的发展，越来越多的开发者希望能够在嵌入式设备和 ARM 架构的服务器上运行 PyTorch。在这篇文章中，我们将逐步讲解如何在 ARM 上成功运行 PyTorch，并提供详细的代码示例和注释。
### 流程概览
以下是运行 PyTorch 的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1
要在华为的atlas 200dk上配置一下深度学习的推理环境。网上编译好的包不能直接用，要重新开始编译。下载pytorch对系统进行更新1.sudo apt update && sudo apt upgrade创建python的虚拟环境，因为这个架构还不支持conda，所以要用venv创建虚拟环境。2.python3 -m venv pytorch如果是指定版本的，将python3
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2024-10-24 19:39:49
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前言在阿里云docker虚拟环境下安装了一次pytorch，踩了一堆坑，记录一下。 这次想在阿里的国产arm环境下搭建一个python3.8 + pytorch1.10.2环境。由于torch都更新2.0了，旧版本的arm环境又得费劲装了环境说明服务器环境阿里云・实例: 1核 2G ecs.c8y ecs-7
・I/O 优化实例: I/O 优化实例
・系统盘: 增强型SSD云盘 /dev/xvda
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2024-01-24 21:00:20
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1. 先从snap 包讲起ubuntu core 基本上是诸多snap 包堆积起来的一个系统，正如传统的ubuntu 是debian 堆积起来的一样。但不同的是ubuntu core 也是一个snap 包， 甚至 kernel， uboot 也分别是一个snap 包。因此，就让我们先 了解下snap 包 是个甚么东东吧。1.1 什么是snap ？A snap :is a squashF
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2024-08-22 07:46:08
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本文译自PyCharm 2022.2官方文档远程开发允许用户使用一台远程服务器作为开发环境，这里使用SSH连接以快速连接到服务器并且可以使用大多数PyCharm的特性。1.1 架构与定义PyCharm远程开发整体架构图如下：为了更好的理解上图，我们做如下定义：服务器服务器是一个物理或虚拟的主机以存储源代码并且运行无头版PyCharm。无头版（Headless）Pycharm仅有后端的内容管理系统，
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2023-12-08 09:22:15
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百度的飞桨paddlepaddle、谷歌的TensorFlow、Facebook的PyTorch是目前深度学习领域主流的三大框架。飞桨（PaddlePaddle）以百度多年的深度学习技术研究和业务应用为基础，集深度学习核心训练和推理框架、基础模型库、端到端开发套件、丰富的工具组件于一体，是中国首个自主研发、功能完备、开源开放的产业级深度学习平台。TensorFlow是当前人工智能主流开发工具之一，
1.cuda随着显卡的发展，GPU越来越强大，而且GPU为显示图像做了优化。在计算上已经超越了通用的CPU。如此强大的芯片如果只是作为显卡就太浪费了，因此NVIDIA推出CUDA，让显卡可以用于图像计算以外的目的。 CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构是GPU能够解决复杂的计算问题，所以想采用GPU进行神经网络训练，就必须要安装CUDA。1.1. 查看计算机是否预装cuda
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2024-01-12 08:33:35
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文章目录 文章目录前言一、pytorch简介二、pytorch安装1.安装Anaconda2.安装 pytorch三、pytorch基础知识1.张量2.创建tensor3.张量的操作1.加法2.索引操作 总结 前言本文记录了一些pytorch学习的相关记录，作为本人查询的笔记。一、pytorch简介PyTorch是由Facebook人工智能研究小组开发的一种基于Lua编写的Torch库的
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2023-08-07 14:24:53
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5.0· string类型被text/keyword两个类型取代，分别代表分词和不分词；· 加强了启动过程中的外部环境监测；· 索引级的设置不能再写到elasticsearch.yml配置文件，需要为每个索引单独设置，或者写到模板中；· 添加了Profile API、Shrink API、Rollover API、Reindex API；· 增加了Ingest Node；· 添加了Painless
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2024-03-12 06:48:41
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# BiseNet ARM模块
在计算机视觉领域，语义分割是一个重要的任务，它的目标是将图像中的每个像素都标注为对应的类别。近年来，深度学习方法在语义分割任务上取得了显著的成果。BiseNet是一种轻量级的语义分割网络，其核心思想是将图像分解为全局信息和局部信息，然后通过两个分支融合来实现语义分割。其中，ARM模块是BiseNet网络的重要组成部分之一，本文将介绍ARM模块的原理和实现。
##
原创
2023-08-02 09:33:10
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Nginx是个高性能的http和反向代理服务器，应用非常广泛，使用C语言编写，故可以将其交叉编译，然后放到arm平台上使用，这样Nginx就可以在嵌入式linux里大放光彩。下面就讲述如何交叉编译Nginx。 一 准备交叉编译平台：ubuntu16.04 64位 目标平台：arm 32位 （对于64位操作方法也是类似）下载以下文件用于交叉编译： gcc-linaro-4.9.
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2024-04-28 09:49:54
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本博客基于 Ubuntu 22.04LTS，内核版本 5.4.34，通过 qemu 在 x86 的宿主机上模拟 ARM64 的环境。一、环境准备上个实验已经搭建了基于 x86 的 Linux 内核调试环境。搭建 ARM64 的调试环境和 x86 大同小异，本部分仅列出有差异的地方。 首先，由于个人电脑几乎都是使用基于 x86 架构的处理器，要编译和调试 ARM64 环境，必须安装交叉编译工具链和跨
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2023-10-04 19:58:01
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