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：
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———————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————
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2024-10-25 22:41:11
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1. 引言 当在Java应用程序中需要处理负载均衡时，通常涉及到多个服务器或服务实例，以确保请求能够分散到这些实例上，从而提高系统性能、可用性和可伸缩性。实现负载均衡策略可以通过多种方法，包括基于权重、轮询、随机选择、最少连接等。今天就来看一下使用java如何实现这些算法。2. 负载均衡策略2.1. 随机
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
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2024-10-15 21:10:36
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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
【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
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
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2024-08-06 13:05:34
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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
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2024-09-08 16:12:37
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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
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
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
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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
# 实现“Spark Onnxruntime”教程
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，你将指导一位刚入行的小白如何实现“Spark Onnxruntime”这一技术。在本文中，我将为你提供详细的步骤和代码示例，帮助你顺利完成这个任务。
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个实现“Spark Onnxruntime”的流程。我们可以将这个流程表示成一个表格，具体如下：
```mermai
原创
2024-04-02 06:09:46
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初识Qualcomm Adreno SDK概述Adreno 是著名的Qualcomm Snapdragon SoC中的GPU计算单元。Qualcomm公司也为Adreno GPU硬件提供了单独独立的的SDK开发包。Adreno SDK可以帮助开发者优化基于Adreno图形芯片开发的游戏效果。其中包含了开发工具、依赖库以及大量实例、文档和教程。 Adreno SDK已经涵盖了OpenGL ES 2
jetson nano 编译安装 onnxruntime-gpu ，并使用 C++ 和 Python 进行推理
原创
2024-04-01 16:11:30
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