附录K CUDA计算能力更多精彩内容，请扫描下方二维码或者访问https://developer.nvidia.com/zh-cn/developer-program 来加入NVIDIA开发者计划计算设备的一般规格和功能取决于其计算能力（请参阅计算能力）。下面的表格中 显示了与当前支持的每种计算能力相关的特性和技术规格。浮点标准审查是否符合 IEEE 浮点标准。Compute Capability
模型训练完后，往往在实际应用过程中对实时性都有一定的要求，而python运行效率比较慢，所以需要采用其他加速的部署方案，这里主要介绍下PaddleSeg的C++部署方案。1.模型导出python export.py --config ./configs/deeplabv3p/deeplabv3p_resnet101_os8_cityscapes_769x769_80k.yml --model_pa
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2024-04-05 08:14:15
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pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple pip install paddlehub --upgrade -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/
原创
2022-05-20 10:38:53
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步骤如下：第一步：首先需要安装好paddleocr环境已经paddlehub环境第二步：下载paddleocr源码：git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR.git然后切换到paddocr目录执行新建个文件夹叫Inference把paddleocr模型放进去安装文字识别服务：hub install deploy\hubserving\o
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2024-10-13 12:54:01
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# 入门PaddleHub：Python深度学习模型快速部署
作为一名刚入行的开发者，你可能对如何使用Python实现深度学习模型的快速部署感到困惑。幸运的是，PaddleHub可以帮助你轻松实现这一目标。PaddleHub是一个由百度开发的深度学习预训练模型库，它提供了丰富的预训练模型和易于使用的API，使得开发者可以快速地将深度学习模型集成到自己的项目中。
## 步骤概览
以下是使用Pa
原创
2024-07-23 03:35:30
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如果需要修改服务逻辑，一般需要操作以下步骤（以修改为例）：停止服务：到下的module.py和params.py等文件中根据实际需
语音识别技术能够让计算机理解人类的语音，从而支持多种语音交互的场景，如手机应用、人车协同、机器人对话、语音转写等。然而，在这些场景中，语音识别的输入并不总是单一的语言，有时会出现多语言混合的情况。例如，在中文场景中，我们经常会使用一些英文专业术语来表达意思，如“GPS信号弱”、“Java工程师”等，这就给语音识别技术带来了新的挑战。本次PaddleSpeech发布的中英文语音识别预训练模型Conf
# 如何在Python中导入PaddleHub
在今天的文章中，我将为你详细讲解如何在Python中导入PaddleHub。PaddleHub是一个用于快速构建和应用深度学习模型的框架，可以帮助你轻松地使用预训练模型。下面我们将一步步来完成这个过程。
## 流程概述
在开始之前，我们需要了解一下整个流程。以下是导入PaddleHub的简要步骤：
| 步骤 | 内容
原创
2024-09-04 03:46:40
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PaddleOCR提供2种服务部署方式： 基于PaddleHub Serving的部署：代码路径为"./deploy/hubserving"，按照本教程使用； 基于PaddleServing的部署：代码路径为"./deploy/pdserving"，使用方法参...
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2020-12-10 15:49:00
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C:\Users\lin26>pip install paddlehub==1.6.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 出错： Getting requirements to build wheel ... error ERROR: Comma ...
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2021-09-14 23:18:00
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# Python安装PaddlePaddle和PaddleHub
PaddlePaddle是一个开源的深度学习平台，提供了丰富的工具和算法来帮助开发者进行深度学习的研究和应用。PaddleHub是PaddlePaddle的高层次应用开发套件，提供了一系列预训练模型和工具，方便开发者快速搭建和部署深度学习模型。
本文将介绍如何在Python中安装PaddlePaddle和PaddleHub，并提
原创
2024-01-16 07:13:20
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安装PaddlePaddle和Paddlehub我电脑的显卡为RTX2070s，所以我需要安装GPU版dlepip install paddlehub==
原创
2022-08-18 07:44:50
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# Python PaddleHub库安装
## 简介
PaddleHub是百度飞桨深度学习平台推出的一种全流程开发工具，旨在让开发者更方便快捷地使用深度学习模型。PaddleHub库提供了各种预训练模型，开发者可以通过简单的接口调用这些模型，快速实现深度学习任务。
## 安装PaddleHub库
要安装PaddleHub库，首先需要安装PaddlePaddle深度学习库。安装PaddlePa
原创
2024-03-10 04:07:53
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目录1. PaddleHub 提供的深度学习简化流程2. 深度学习为何能够代替机器学习2.1. 深度学习改变了AI应用的研发模式2.2. 实现了深度学习框架标准化3. 领域模型3.1. 工业级图像分割利器: PaddleSeg3.1.1. 图像分割是什么？3.1.2. PaddleSeg3.1.3. 数据增强3.1.4. LIP挑战赛: 人体解析模型3.1.5. 应用场景: 工业质检3.1.6.
# 从零开始搭建OpenStack GPU部署环境
在当今的云计算领域，GPU被广泛应用于深度学习、数据分析等计算密集型任务中。而OpenStack作为一种开源的云计算平台，可以为用户提供灵活的资源管理和虚拟化服务。在本文中，我们将介绍如何使用OpenStack来部署GPU环境，为用户提供更高效的计算资源。
## 1. 准备环境
在开始之前，我们需要准备一些必要的环境：
- 一台已安装Op
原创
2024-05-04 06:00:32
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新入手TX2 Kit一套，一不小心运行了chmod -r 777,造成sudo权限被锁，总是提示：“/usr/bin/sudo must be owned by uid 0 and have the setuid bit set”然后就是各种论坛泡，最后网上的方案是：chown root:root /usr/bin/sudochmod 4755 /usr/bin/sudo亲测后发现，没有sudo权
1 GPU设备1.1 本人使用的ＧＰＵ设备名称： 七彩虹GTX980Ti显卡iGame980Ti烈焰战神X 6G １．２ 硬件问题Laboratory Tested Hardware: Berkeley Vision runs Caffe with K40s, K20s, and Titans including models at ImageNe
先上部分概念：CPU：中央处理器（Central Processing Unit）是一块超大规模的集成电路，是一台计算机的运算核心（Core）和控制核心（ Control Unit）。它的功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。中央处理器主要包括运算器（算术逻辑运算单元，ALU，Arithmetic Logic Unit）和高速缓冲存储器（Cache）及实现它们之间联系的数据（Data
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2024-05-04 17:01:33
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在如今的数据处理和机器学习领域，将Hadoop与GPU结合使用可以显著提升计算效率和性能。为此，我整理了一个关于“Hadoop部署GPU”的完整过程，涵盖环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧及扩展应用。
## 环境准备
### 软硬件要求
在开始之前，确保你的硬件和软件满足以下要求：
- **硬件要求**：
- CPU: 至少 8 核心
- 内存: 至少 32GB RA
2.0出来后不少人催更Colab脚本，其实前几天我已经开始着手更新了，为了写上一篇文章消耗了几天时间。现在我就来通知下，脚本已经更新了，名叫v4。简单说下Colab有啥用，这个主要是针对没有显卡，没有N卡，设备不好的朋友，或者不想本地烧机的朋友，Colab有免费版也有Pro版，免费版最长使用时间12小时，12小时后必然断开，需要重新连接。Pro使用时长相对比较长，稳定性会有所提高。如果自己真的想玩
