现象bt的堆栈信息standard io上的错误输出从报错信息上看是非法的内存访问，但是报错的位置不一定是真实的位置，因为GPU都是异步发起的，错误可能会被在后面的op捕捉。例如cudaEventDestory： debug方式思维方式 复现，解决问题一定要复现问题，不能复现的问题不能确定正真解决。所以首先要做的是复现。定位，定位范围是逐渐缩小，优先排查自定义的代码
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2024-04-25 15:12:43
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一、V7效果真的的v587，识别率和速度都有了极大的提升，这里先放最新鲜的github链接：https://github.com/WongKinYiu/yolov7二、v7的训练我这里就不做过多的赘述了，这里主要是进行讲解怎么把.pt文件转为onnx和后续的推理问题： 2.1首先是pip的版本非常重要，博主亲自测试了，发现确实只有对应版本，ONNX才能成功，以至于后续的onnxrunti
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2024-07-24 10:32:57
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1.概述许多机器学习和深度学习模型都是在基于 Python 的框架中开发和训练的，例如 PyTorch 和 TensorFlow 等。但是，当需要将这些训练好模型部署到生产环境中时，通常会希望将模型集成到生产流程中，而这些流程大多是用 C++ 编写的，因为 C++ 可以提供更快的实时性能。目前有许多工具和框架可以帮助我们将预训练模型部署到 C++ 应用程序中。例如，ONNX Runtime 可用于
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2024-06-12 09:38:27
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TensorRT的命令行程序A.3.1. trtexec示例目录中包含一个名为trtexec的命令行包装工具。 trtexec是一种无需开发自己的应用程序即可快速使用 TensorRT 的工具。trtexec工具有三个主要用途：它对于在随机或用户提供的输入数据上对网络进行基准测试很有用。它对于从模型生成序列化引擎很有用。它对于从构建器生成序列化时序缓存很有用。A.3.1.1. Benchmarki
如何开启Dlib 的GPU功能实现人脸的识别（超详细一次安装成功） 第一步** 如果之前安装了DLIB CPU版本的先卸载掉 第二步安装成功的个版本配置 windows10 python 3.8dlib 19.19 VS2017.15.9CUDA10.0CUDNN7.6.5Cmake 3.8 第三步 VS2017.15.9 链接 https://visualstudio.microsoft.com
tensorflow由于谷歌的原因，不同的版本有时候改动比较大，所以决定好自己想使用的版本后就不要轻易更改，免得后续移植程序的时候出现很多错误。 本文以及后续文章关于tensorflow的学习和开发选在windows 10 平台上，使用python。不管是python还是tensorflow，网上都有很多安装方式，但是最简单快捷的应该是使用Anaconda。使用Anaconda管理环境最清晰
数据中心的配电系统绝大部分都涉及两路外市电相互之间的切换或者外部供电与柴油发电机组之间的切换。这些切换动作一般是由自动转换开关来实现的。这样看来，自动转换开关的可靠性将直接影响到供电系统的冗余架构是否能够发挥作用。一、什么是自动转换开关根据GB／T14048.11-2002《自动转换开关电器》的定义，自动转换开关设备(Automatic Transfer Switching Equipment)，
静态批处理[1]定义标明为 Static 的静态物件，如果在使用相同材质球的条件下，在Build（项目打包）的时候Unity会自动地提取这些共享材质的静态模型的Vertex buffer和Index buffer。根据其摆放在场景中的位置等最终状态信息，将这些模型的顶点数据变换到世界空间下，存储在新构建的大Vertex buffer和Index buffer中。并且记录每一个子模型的Index b
纵览在Adnuino Nano网站上节选了该控制器的价格等，在中国买非常便宜，我用10元左右的人民币就买到了这个产品，在Arduino网站上的价格是22美金，还不包括税。这种差别是如何造成的？是国外的人工贵，没有知识产权？还是别的啥东西，总之，这是我们的价格是优势吗？还是我们的人多，造成了这样的一个市场。Arduino Nano是一个小巧完整的控制板，对面包板友好，基于ATmega328P（Ard
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2024-07-12 15:59:53
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1. Context是什么？context类似于CPU上的进程，管理由Driver层分配的资源的生命周期多线程分配调用的GPU资源同属一个context下，通常与CPU的一个进程对应。Context上下文是设备与特定进程相关联的所有状态例如Kernel Code会对GPU的使用造成不同的状态如：内存映射、分配、加载等Context主要用来保存所管理数据来控制和使用设备GPU中的Context相当于
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2024-08-20 21:44:29
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什么是ONNX？现如今，各大主流深度学习框架都有着自己独有的特点与魅力，吸引着广大科研与开发人员，例如：
Caffe2：方便机器学习算法和模型大规模部署在移动设备
PyTorch：PyTorch是一个快速便于实验深度学习框架。但是由于其高度封装，导致部分function不够灵活
TensorFlow：TensorFlow 是一个开放源代码软件库，是很多主流框架的基础或者依赖。几乎能满足
一.环境我的环境：ubuntu18.04，kernel5.4，cuda11.2，RTX3050，cmake3.22，没有cudnn二、onnx部署1.下载在你的终端虚拟环境输入pip install onnx
pip install onnxruntime-gpu （这行命令是用onnx推理时才必要的）2.运行models文件夹里的expor.py,得到.onnx注意运行时需要输入img_siz
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2024-09-25 10:21:32
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项目的需求，开放视角要考虑DrawCall的开销，所以要是实现这个功能，这个功能已经完成一段时间了，在这里做个记录，由于项目是商用，故不能贴出源代码，只贴出实现思路，供大家交流，如有不对的地方还请指正。 GPU Instancing
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2024-07-29 19:44:48
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前言本文讨论在Unity URP中，如何使用GPU Instancing，以及和Static Batching, SRPBatcher的关系。几种Batching方式的原理简述Static Batching将一组静态物体的模型batch成一个模型，并作为一个整体提交的GPU。绘制的时候这些物体可以正常的做culling，Unity会将通过Culling的物体使用索引偏移的方式绘制。SPR Batc
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2024-06-26 13:20:54
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文章目录技术交流前言AutoRec 模型介绍损失函数基于 AutoRec 的推荐过程实验对比消融实验代码实践总结参考 本文要介绍的 AutoRec 模型是由澳大利亚国立大学在2015年提出的，它将自编码器(AutoEncoder)的思想与协同过滤(Collaborative Filter)的思想结合起来，提出了一种单隐层的简单神经网络推荐模型。前言本文会介绍AutoRec模型的基本原理，包括网络
目录Ⅰ、安装 cuda cuDNN1-1. 安装 cuda1-2. 安装 cuDNNⅡ、重新编译 OpenCVⅢ、测试安装结果3-1. 添加配置项3-2. OpenCV_cuda 测试结果 前言： 上篇文章搭建 OpenCV 环境的时候，因为显卡太渣，使用 gpu 的加速效果不好，而且配置的 cuda 和 cuDNN 版本较老，索性全部卸载了。但毕竟 gpu 加速是大趋势，折腾一下还是必要的，这
个人心得：本人配置caffe大约七八次，深度学习需要好电脑，由于换了一台新电脑，装完ubuntu16.04双系统必须要重新装caffe。现在网上的配置caffe教程大致是这样的：1，言简意赅，省略步骤，新手有些看不懂会搞错。2，有些教程步骤比较全，但是过于繁琐，而且有些出现很多错，虽然最后千辛万苦成功了既浪费了时间又不知所以然。通过本次配置caffe的记录可以让我下次按照此教程配置的快点，如果网上
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2024-10-12 13:03:30
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TensorRT是一个高性能的深度学习推理(Inference)优化器，可以为深度学习应用提供低延迟、高吞吐率的部署推理。TensorRT可用于超大规模数据中心、嵌入式平台或自动驾驶平台进行推理加速。TensorRT现已能支持TensorFlow、Caffe、Mxnet、Pytorch等几乎所有的深度学习框架，将TensorRT和NVIDA的GPU结合起来，能在几乎所有的框架种进行快速和高效的部署
Jetson系列是Arm设备，而PaddlePaddle的whl文件不支持Arm设备，所以只能通过源码编译安装，以下是gpu版本安装记录。直接下载：一、环境准备设备：Nvidia Jetson Agx XavierLinux版本：Ubuntu18.04Jetpack4.6.1首先，确保Jetson设备安
N-Gram模型介绍本文将以实践的方式讨论N-Gram原理与其应用，我对N-Gram的接触来源与一个文本分类的实验，发现在原有的分词基础上引入N-Gram会提升分类准确率，因此在此讨论什么是N-Gram？它有什么作用？N-Gram常用的有三种：unigram,bigram,trigram 分别对应一元，二元，三元以“我想去成都吃火锅”为例，对其进行分词处理，得到下面的数组：[“我”，“想”，“去
