用vs2017 qt5.12 静态编译onnxruntime-gpu CUDA cuDNN TensorRT的完整教程
因为工作业务需求的关系，需编译onnxruntime引入项目中使用，主项目exe是使用的vs2017+qt5.12。onnxruntime就不用介绍是啥了撒，在优化和加速AI机器学习推理和训练这块赫赫有名就是了。有现成的别人编译好的只有
关于onnxruntime的一些基本参考链接：onnxruntime官方文档将pytorch模型转换为onnx模型并用onnxruntime进行推理(Pytorch官方文档)一、onnxruntime安装(1)使用CPU如果只用CPU进行推理，通过下面这个命令安装。【如果要用GPU推理，不要运行下面这个命令】pip install onnxruntime(2)使用GPU安装命令为：pip inst
转载
2024-08-06 13:05:34
3506阅读
【onnxruntime】【GPU】windows10下onnxruntime-win-x64-gpu-1.15.0 C++版本源码编译教程提示:博主取舍了很多大佬的博文并亲测有效,分享笔记邀大家共同学习讨论 文章目录【onnxruntime】【GPU】windows10下onnxruntime-win-x64-gpu-1.15.0 C++版本源码编译教程前言准备工具cuda/cudnncmake
文档的一些笔记： 性能调优小工具 ONNX GO Live Tool 这玩意儿有俩docker容器来实现支持，一个优化容器和一起模型转换容器。暂时具体不清楚原理，还没来得及看，后面试试。什么执行单元(Execution Provider, EP)能够提供最好的性能表现 CPU版本的ONNX Runtime提供了完整的算子支持，因此只要编译过的模型基本都能成功运行。一个要注意的点是为了减少编译的二进
一、正确安装符合自己电脑的对应GPU版本的PyTorch之前需要了解三个基本概念算力、CUDA driver version、CUDA runtime version①算力：需要先知道你的显卡，之后根据官网表格进行对应，得到算力②CUDA driver version：电脑上显卡的硬件驱动③CUDA runtime version：pytorch官网上所显示的CUDA版本号三者之间需要满足的关系：
1.安装yaml库 （1）如果这个库没装的话，装rubygems时总会出现这个错误： “It seems your ruby installation is missing psych (for YAML output). To eliminate this warning, please install libyaml
Google Colab 免费GPU 教程近日google的交互式工具Colaboratory推出GPU支持的版本，支持免费的Tesla K80，可以使用Keras、Tensorflow和Pytorch等前端。 Google Colab是谷歌开源的一款类似jupyter的交互式工具，交互式的使用一系列库。要使用免费的GPU 我们接下来就一步步开始学习如何使用。1.首先在Google Drive建立
模型部署流程大致流程为：数据—模型—部署案例：花卉识别APP采集所有花的类型图片，搜集各种不同样式的花的图片模型训练：Pytorch/Tensor Flow，通过模型训练让准确率达到一定程度部署：把训练好的模型放在特定的硬件平台下（GPU等），推理SDK,该模型可以调用模型部署：ONNX一个ONNX例子：import torch
from torch import nn
class LeNet
转载
2024-09-08 16:12:37
530阅读
一、刷机预装组件版本检查此处刷机版本为Jetpack4.4.0驱动版本：head -n 1 /etc/nv_tegra_release内核版本：uname -r操作系统：lsb_release -i -r CUDA版本：nvcc -V或者输入：cat /usr/local/cuda/version.txtcuDNN版本：dpkg -l libcudnn8opencv版本：dpkg -l libop
转载
2024-10-15 21:10:36
572阅读
0:022> !runaway
User Mode Time
Thread Time
22:8cc 0 days 0:17:15.238
23:4d8 0 days 0:15:20.936
15:898 0 days 0:09:15.316
24:c64 0 days 0:05:07.587这是前4个线程，一共
文章目录5.使用枚举类5.1第一种实现方式5.2第二种实现方式6.使用元类6.1type()6.2参数一：class的名称6.3参数二：元类metaclass6.4元类metaclass的应用：orm实现 5.使用枚举类当我们需要定义常量时，一个办法是用大写变量通过整数来定义，例如月份：JAN = 1
FEB = 2
MAR = 3
...
NOV = 11
DEC = 12好处是简单，缺点是类
最近在使用GPU对onnx模型进行加速过程中（仅针对N卡，毕竟也没有别的显卡了。。），遇到了点问题：就是明明在安装了合适版本的显卡驱动和CUDA后，onnx还是不能够成功调用GPU，并且还出现了先导入torch，再导入onnxruntime就可以成功调用的奇怪现象。测试机器：Windows10，RTX 3070，onnxruntime-gpu==1.16.1，显卡驱动：522，CUDA11.8问题
请确保已经安装了ONNX Runtime，并且如果使用GPU版本，确保已经安装了相应的CUDA驱动和cuDNN库。如果系统中没有可用的GPU，则这些函数将返回。
原创
2024-09-29 14:18:00
989阅读
今天是20240329，我见有人问我，我看了下现在的YOLOv5_6.1——7.0的版本是支持未改网络结构的.pt在export.py直接转.engine的，6.1以前的版本不可以直接转，至于master大家可以去试试———————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————
转载
2024-10-25 22:41:11
404阅读
文章目录一、基于OpenCV人脸检测1. 准备工作2. 代码3. 测试结果二、基于Dlib+fr人脸检测1. 安装运行环境2. 代码3. 测试结果三、基于Dlib人脸对齐1. 需要先下载预训练模型2. 代码3. 测试结果 一、基于OpenCV人脸检测1. 准备工作安装opencv：pip install opencv-python（速度慢）
pip install -i https://pypi
讲师：周斌GPU架构概览GPU特别使用于：
密集计算，高度可并行计算图形学晶体管主要被用于：
执行计算而不是
缓存数据控制指令流图中分别是CPU、GPU各个部件所占的芯片面积。可以看到，CPU芯片中大量部分是缓存和控制逻辑，而GPU中则绝大部分都是计算单元。CUDA编程相关简介CUDA的一些信息层次化线程集合共享存储同步CUDA术语主机端和设备端HOST - 主机端，通常指
转载
2024-04-11 10:38:03
710阅读
作者：凌逆战从事深度学习的研究者都知道，深度学习代码需要设计海量的数据，需要很大很大很大(重要的事情说三遍)的计算量，以至于CPU算不过来，需要通过GPU帮忙，但这必不意味着CPU的性能没GPU强，CPU是那种综合性的，GPU是专门用来做图像渲染的，这我们大家都知道，做图像矩阵的计算GPU更加在行，应该我们一般把深度学习程序让GPU来计算，事实也证明GPU的计算速度比CPU块，但是(但是前面的话都
转载
2024-03-08 08:59:47
118阅读
的一 前言最近写了个又臭又长的代码来验证idea，效果还行但速度太慢，原因是代码中包含了一个很耗时的模块，这个模块需要连续执行百次以上才能得到最终结果，经过实测模块每次执行消耗约20ms，而且两次执行之间没有先后关系，为了保证系统的实时性，我决定将这一部分运算放在GPU上执行。二 环境配置（dirver CUDA + runtime CUDA）要想使用GPU加速计算，首先需要一块性能还可以的Nvi
转载
2024-04-17 15:19:00
139阅读
一、环境配置 全是windows 下的版本 cuda：11.1 11.4 11.7 三个版本都试过，都是ok的 cudnn：8.5.0 onnxruntime：1.12.1 relase版本onnxruntime-gpu下载完后可以看到里面的头文件和静态库动态库，onnxruntime不需要安装，下载完之后需要把头文 件和库文件配置到工程中，下面有具体方法 PS D:\tools\onnxrunt
先来看看我们最普通的Adapter是怎样的吧.代码:package com.example.august.commonadapter;
import android.content.Context;
import android.view.LayoutInflater;
import android.view.View;
import android.view.ViewGroup;
import
