从OpenCV 4.2.0开始 DNN模块支持CUDA 我自己测试过支持CUDA的DNN模块检测yolov3模型比之前快了10倍以上 环境：Win10 GTX1060 CUDA10.2 Visual Studio 2019 Cmake3.7.1用VS2019一定需要安装CUDA10.2版本和相应版本的cudnn 国内用码云下载速度很快 OpenCV 4.3.0：https://gitee.com/
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2024-05-14 14:34:12
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windows下安装编译opencv4.2+opencv_contrib+dnn模块支持cuda加速前言1. 下载源码与安装环境1.1 下载 opencv 官方源码，1.2 下载opencv_contrib源码1.3 解压下载的源码包1.4 安装cuda，cudnn2 使用CMake-Gui配置项目2.1 配置源码路径2.2 配置编译平台2.3 修改配置项2.4 再次点击configure2.5
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2024-08-23 14:04:02
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CUDA和cudnn的安装参考cuda和cudnn安装Opencv安装记录于2019-11-01 由于opencv迭代更新较快，从git clone https://github.com/opencv/opencv.git最新从git拉下来的opencv以支持cuda作为dnn模块的backend，这个在测试yolov3的时候发现了可怕的速度（约0.037s一帧，含极少部分opencv图像处理）
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2024-08-17 14:53:46
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1.要点简介 (1)OpenCV DNN的两大特点 (1)专注性：只提供推理功能，不涉及模型训练，实现了轻量级
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2024-03-08 07:44:29
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目录1. 准备1.1. 系统及硬件确认1.2. 资源下载1.3. 安装1.3.1. 安装VS20191.3.2. 安装CMake1.3.3. 安装cuda2. 编译OenCV2.1. 整理文件目录2.2. 设置CMake2.3. 修改下载路径2.4. 修改配置2.5. 生成及信息核对2.6. 工程编译2.6.1. ALL_BUILD2.6.2 INSTALL3. 测试3.1. 配置3.2. 识别
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2024-09-02 10:32:38
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学习opencv图像处理也有一段时间了，一开始使用的是最新的版本opencv3.2.0，但在最近用opencv检测兴趣与匹配时时，发现opencv3.2.0并不支持nonfree库了（里面包含图像兴趣点检测的优秀算法：SURF,SIFT），仔细看看了原理，挺复杂的，自己写感觉不太现实，于是下载了个包含本模块的老版本的opencv2.4.13。vs配置opencv的教程网上也很多了，也为我开始学习时
Linux安装CUDA的正确姿势CUDA（Compute Unified Device Architecture，统一计算架构）是由NVIDIA所推出的一种集成技术，是该公司对于GPGPU的正式名称。透过这个技术，用户可利用NVIDIA的GeForce 8以后的GPU和较新的Quadro GPU进行计算。查看显卡是否支持CUDA输入下面命令查看电脑的NVIDIA型号：vincent@dell-In
文章目录安装CUDA配置cuDNN安装anaconda安装Archiconda使用Archiconda安装pytorch创建虚拟环境下载并安装pytorch文件安装vision torchvision安装yolov5环境下载源码安装必须的库 安装CUDA使用sdk-manager安装CUDA，这个安装可前面安装JetPack系统操作类似，然后将板子上Micro USB通过数据线和电脑链接。如下图
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2024-02-14 13:42:03
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今年运气比较好，学了cuda之后，了解到了gpu的另两种使用语言opencl和openacc， opencl（Open Computing Language ，开放计算语言）是面向异构系统的并行编程语言的免费标准，支持多种设备，包含CPU（多核多线程CPU），GPU（NVIDIA，AMD），数字信号处理器（居然还支持DSP），但缺点是对源代码进行并行改进的代码量较大； OpenACC与cuda
目录一、有NVIDIA显卡1.CUDA安装2.检查CUDA是否安装成功3.安装cuDNN4.检查cuDNN是否安装成功5.安装pytorch5.1 Anaconda3安装pytorch5.2验证是否安装成功 一、有NVIDIA显卡1.CUDA安装查看本地电脑所支持的 CUDA版本在电脑的右下角找到 NVIDIA控制面板，双击打开点击 【系统信息】【组件】 栏里的 CUDA 所支持的版本。（我这里
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2023-10-18 21:03:45
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opencv4.2编译 upg加速 cuda+cudnn
原创
精选
2020-07-14 11:32:32
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ubuntu16.04 编译opencv CUDA, CUDNN gpu加速
原创
2020-07-20 11:06:04
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一、快速确定版查看cuda
nvcc -V
查看cudnn
dpkg -l | grep cudnn
二、历史方法
有一些已经失效，这里仅仅作为备选
查看cuda
方法一
&
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2024-01-18 22:47:43
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在计算机科学和信息技术领域，Linux操作系统一直以其开源性质和良好的稳定性而享有盛誉。作为最流行的Linux发行版之一，红帽（Red Hat）为用户提供了一系列功能强大的工具和服务。而在进行深度学习与人工智能开发时，红帽的Linux操作系统与CUDNN库的结合无疑极大地提高了开发者的工作效率和计算性能。
首先，让我们来了解一下CUDNN是什么。CUDNN，全称为CUDA Deep Neural
原创
2024-02-05 11:39:46
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# 用Python获取CUDNN版本号
在使用深度学习框架时，通常需要安装并配置CUDNN库以加速模型训练。CUDNN是NVIDIA提供的用于深度学习的GPU加速库，通过利用GPU的并行计算能力，可以大幅提升深度学习模型的训练速度。
在Python中，我们可以通过`cudnn`模块来获取当前安装的CUDNN版本号。下面我们来看一下如何用Python获取CUDNN版本号的方法。
## 代码示例
原创
2024-07-06 04:59:36
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cuDNN概述 NVIDIACUDA®深度神经网络库（cuDNN）是GPU加速的用于深度神经网络的原语库。cuDNN为标准例程提供了高度优化的实现，例如向前和向后卷积，池化，规范化和激活层。 全球的深度学习研究人员和框架开发人员都依赖cuDNN来实现高性能GPU加速。它使他们可以专注于训练神经网络和
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2020-12-28 06:55:00
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https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
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2022-06-13 13:46:48
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**解决"cudnn error: cudnn_status_alloc_failed"错误的步骤**
在使用深度学习框架如TensorFlow或PyTorch训练模型时，经常会遇到cudnn error: cudnn_status_alloc_failed这样的错误。这个错误通常是由于GPU内存分配不足导致的，下面将介绍如何解决这个问题。
**步骤**
| 步骤 | 操作 |
| :--:
原创
2024-05-08 10:08:58
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WSL2 Ubuntu中安装cuDNN，还得注册cuDNN是啥？安装文档 https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/install-guide/index.html#installlinux-debUbuntu算是debian系吧下载https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download网速不行，下载90
原创
2023-05-19 09:58:27
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CUDA Cudnn pytorch 安装及错误 RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED解决 看我结论，大家试试看最后装pytorch看行不行，不行就去冲了PyTorch /Doge ubuntu 20.04 下安装CUDA，参考这个博主写的，先看显卡支持的最高CUDA版本，之后找一个较新的不管是安装CUDA cu
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2021-03-27 11:18:01
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