多模态：MiniGPT-4IntroductionMethodlimitation参考 IntroductionGPT-4具有很好的多模态能力，但是不开源。大模型最近发展的也十分迅速，大模型的涌现能力可以很好的迁移到各类任务，于是作者猜想这种能力可不可以应用到多模态模型，让它具有与GPT-4类似的能力。为了实现这个假设，作者采用了号称具有ChatGPT百分之90能力的Vicuna13B作为语言模
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2024-07-09 07:31:42
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通常在程序开始之前并不知道需要多大的显存，程序会去申请GPU的显存的50%比如一个8G的内存，被占用了2G，那么程序会申请4G的显存（因为有足够的剩余显存）如果此时显存被占用7G，那么程序会申请剩下的所有的1G的显存。也许你的程序根本用不着这么多显存，200M也许就够了，这时候如果程序能按照需求去申请就好了，幸运的是，这样的方法是存在的：import tensorflow as tf
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2024-03-22 14:32:58
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模型训练在自动驾驶中，视觉感知模型负责从摄像头捕获的图像中提取关键信息，如车道线、交通标志、其他车辆、行人等。训练视觉感知模型通常基于深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN）。以下是训练视觉感知模型的一般步骤：数据收集：首先需要收集大量的驾驶场景图像作为训练和验证数据。这些图像应该覆盖各种实际驾驶条件，如不同光照、天气、路面状态等。数据预处理：对收集到的图像进行预处理，包括缩放、裁剪、色彩空间转
前言本文首先简要介绍 Tensor RT 的输入、输出以及部署流程，了解 Tensor RT 在部署模型中起到的作用。然后介绍 Tensor RT 模型导入流程，针对不同的深度学习框架，使用不同的方法导入模型。一、TensorRT 简介TensorRT 是NVIDIA 公司发布的一个高性能的深度学习推理加速框架，下面先看一下使用TensorRT的背景：训练主要是获得层与层之间的权重参数，目的是为了
image.png简单的说,GUI编程就是给程序加上图形化界面.python的脚本开发简单,有时候只需几行代码就能实现丰富的功能,而且python本身是跨平台的,所以深受程序员的喜爱.如果给程序加一个图形化界面,那么普通的用户也就能用上python的脚本,极大提升工作效率,所以给python程序加上图形化界面,把自己写的脚本,提供给普通用户,的确是一件激动人心的事!如何给python脚本加图形化界
在处理深度学习模型时，尤其是使用开源工具如“ollama”，我们可能会面临如何高效利用多个GPU来运行模型的问题。本文将详细记录解决“ollama 调用多个GPU运行模型”的过程，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南及生态扩展等内容。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保系统具备所需的环境。以下是我配置的技术栈，确保它们之间的兼容性：
- Python 3.8+
- NV
Simulink与Flightgear联合仿真演示视频 可看到Flightgear中的飞机被simulink模型驱动，去做各种飞行动作，并有相应的舵面运动及螺旋桨旋转效果，也有相应的音效。这种逼真的联合仿真效果，可以辅助我们在动力学建模或者飞控调参时，及时直观地感受到实现的效果，提高我们的工作兴趣和效率。上面视频如果无法直接观看，链接为
大家也许还记得 2005 年 3 月 C++ 大师 Herb Sutter 在 Dr.Dobb’s Journal 上发表了一篇名为《免费的午餐已经结束》的文章。文章指出：现在的程序员对效率、伸缩性、吞吐量等一系列性能指标相当忽视，很多性能问题都仰仗越来越快的 CPU 来解决。但 CPU 的速度在不久的将来，即将偏离摩尔定律的轨迹，并达到一定的极限。所以，越来越多的应用程序将不得不直面性能问题，而
一、介绍CUDA是Nvidia推出的一个通用GPU计算平台，对于提升并行任务的效率非常有帮助。本人主管的项目中采用了OpenGL做图像渲染，但是在数据处理方面比较慢，导致帧率一直上不来。于是就尝试把计算工作分解成小的任务，使用核函数在CUDA中加速计算。对于CUDA和OpenGL如何交互以前从来没有接触过，这次在实施时趟了不少的坑。在这里记录下OpenGL与CUDA的互操作的两种方式。二、基本操作
1.第一个CUDA程序1 #include <iostream>
2
3 __global__ void kernel(void) { //__global__告知编译器函数kernel用设备代码编辑器
4 }
5
6 int main() { //默认主机编译
7 kernel << <1, 1 >
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2024-10-23 15:06:03
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YOLOV5训练过程CUDA 和cuDnnan 安装教程windows上安装可以参考这篇知乎文章数据集准备自己准备数据集可以使用 labelImg 工具，直接 pip install labelimg 就可以安装了。 命令行中输入 labelImg 就可以运行标注数据的输出结果有多种过格式，VOC 、COCO 、YOLO等。数据组织先放目录树，建议先按照下面的目录格式，准备数据集。└─VOCdev
1.当我们完成了数据获取,数据标注,数据清洗,模型训练,模型评估,模型优化后,我们该做什么呢?当 然是模型上线.也就是说将模型部署,封装打包,提供给最终要使用的用户. 2.提到模型部署,现在有好几种方式,eg:TF_Servering,flask_web,安卓,TensorRT等.我们要根据不同的场景和需求来选择合适部署方式.3.我比较熟悉的是TensorRT的部署.什么是tensorR
模型是对数据的学习，必不可少 一.基本概念1.模型也被称为学习器（假设/算法），是指能从已有的数据中学习到所需知识的数学模型。2.相关概念（1）归纳偏好（inductive bias）：机器学习算法在学习过程中对某种类型假设的偏好，比如：存在多个模型能反映训练样本，但是它们对于新的样本却有不同的输出，表示不同模型对不同假设的偏好，也就是说一个数据集能训练出很多不同的模型，取决于训练数据时
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2024-10-06 14:45:23
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Infographics 是数据，信息，知识的视觉阐述。按 Rick Mans 的说法，Infographics
是所有图形设计中最具挑战性的工作，你需要漫长的数据收集过程，而将这些数据转换为令人过目难忘的视觉展示更过人的功底。本文搜集了50个精美绝伦的
Infographics 设计，绝大多数都是《数据之美》系列中从未涉猎过的。Celebrity
Body Insurance.
Ubuntu操作系统
Linux 4.4内核
Apollo 1.5.5内核驱动软件
1.GPU显卡驱动
2.ESD-CAN卡驱动/Socket CAN卡驱动应用软件
1.docker软件
2.git软件
3.Apollo源代码通过BIOS设置工控机风扇的转速以及工控机的功耗BIOS设置工控机启动时候按F2进入BIOS设置菜单，选择Advanced，Smart Fan Control
1.设置当温度
如何设置Meego SDK 一、设置基于QEMU的Meego模拟器 1，允许图形加速，硬件VT支持，参考 http://wiki.meego.com/MeeGo_SDK_Graphics_Acceleration 。本人的ThinkPadT400是支持VT加速的，可以在cmos中打开此CPU支持，在系统中只需运行如下：
前言很多时候配置深度学习的环境都会遇到这样一个问题，就是参考的不同的开源代码所用的环境不一定相同，特别是CUDA环境，一般会有CUDA9.0、CUDA10.0、CUDA10.1等版本。所对应的cuDNN也会不同。本文是在已安装CUDA10.0+cudnn7.6.4的基础上，加装CUDA9.0+cudnn7.3.1。一、gcc降级由于CUDA 9.0仅支持gcc6.0及以下版本，而Ubuntu 18
史上最简单、实际、通俗易懂的PyTorch实战系列教程！（新手友好、小白请进、建议收藏）CycleGan网络你可能听过AI换脸，明星换脸，那你知道它是怎么合成的么？CycleGan网络带你见见世面。一、CycleGan网络所需数据我们CycleGan网络不需要两个一一配对的数据，照样可以进行训练和预测。不需要知道一样形态的斑马和马，也可以把马造出斑马。配对的意思就是如下图的Paired下面的白色鞋
1.模型的整个使用流程 从模型训练到部署：training data→train→convert→infer→outputdata convert：模型转换、量化、网络层合并、剪枝、优化等过程得到推理模型 infer：一般用专门推理引擎进行推理  
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2024-03-16 00:50:17
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