准备工作——Cmake在 MacOS 环境下，建议以 Xcode 和 homebrew 作为主要的 build 工具，具体配置方法这里不再赘述。建议参考 Installing OpenCV 3 from Source on macOS Catalina 配置 Cmake 相关较为完备的命令行工具。下文中仅 Cmake 为必要的 Shell 命令。$ brew install cmake实现步骤1.
文章目录安装前的一些说明安装 CUDA 10.02关于显卡驱动的安装快速简易方法回到CUDA的安装过程剩下的安装过程安装 caffe-gpu题外话1：关于使用 pip 安装python包，和使用apt安装python包的区别。题外话2：关于Windows使用Tensorflow，提示cannot load cudart64_xxx.dll文件的解决方法 安装前的一些说明这文章里的安装方法，由于主
1.编译环境1）系统环境：Win10( i7-8700 CPU, 16GB RAM)+RTX 2070+VS2017 Enterprise+CUDA 11.6+cuDNN v8.5.0 2）CMake 3.24.1：https://github.com/Kitware/CMake/releases/download/v3.24.1/cmake-3.24.1-windows-x86_64.zip 3
一开始网上查到的都是VS2017不支持OpenCV2.x，因为OpenCV还没有支持到VS2017的vc15……然而想要偷懒，卸了VS2017重装超麻烦的好吗，这个VS2017还是在装Unity的时候一不小心顺带装了以后本着“装都装好了干脆替换掉2013吧”的理念留下来的……于是网上查到了办法，尝试通过Cmake自己编译配置。每一步都提心吊胆生怕它崩了，还好最后成功运行了……【一.准备工作】 下
从接触CUDA开发到现在，已有一个月有余。 一个人慢慢摸索的过程，有压力也有收获。 工作之余，想把自己以前做的，经历的东西写出来，留作纪念吧。顺便提高一下自己的写作水平。 作为CUDA开发的第一篇，先介绍一下CUDA环境的搭建吧，这里主要讲的是CUDA在WINDOWS上的环境搭建，后续会专门写一篇在LINUX平台上的
转载
2024-07-23 09:48:41
422阅读
概况OpenCV CUDA 模块是一组利用 CUDA 计算能力的类和函数。它使用英伟达™（NVIDIA®）* CUDA* Runtime API 实现，仅支持英伟达™（NVIDIA®）GPU。OpenCV CUDA 模块包括实用功能、低级视觉基元和高级算法。实用功能和底层基元为利用 CUDA 开发快速视觉算法提供了强大的基础架构，而高级功能则包括一些最先进的算法（如立体对应、人脸和人物检测器等），
转载
2024-08-29 17:52:20
233阅读
前言网上现已有不少在TX2上配置Caffe的教程，但在实际操作过程中还是遇到了一些意想不到的问题。所以将整个配置过程作一个总结，以备后续参考。2. 组件检查首先需要说明的是，配置Caffe需要在正确安装Jetpack和设置环境变量之后方可进行。并且在配置Caffe之前，最好先进行一下各组件的检查。 1. 查看CUDA版本 打开
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
-D WITH_TBB=OFF \
-D ENABLE_FAST_MATH=1 \
-D CUDA_FAST_MATH=1 \
-D WITH_CUBLAS=1 \
-D WITH_CUDA=ON \
-D BUILD_opencv_cudacodec=
opencv-cuda编译 or 问题解决处理装前温馨提示一、常规安装流程1.ffmpeg安装1.常规依赖项安装2.下载ffmpeg3.安装nv-codec-headers4.编译5.配置环境变量6.ffmpeg说明2、opencv-cuda编译1.常规依赖项安装2.下载opencv所需相关文件及编译方式3.开始编译4.编译自查是否成功（看config）4.1查看ffmpeg是否编译成功4.2查
1 环境搭建俗话说工欲善其事必先利其器，想要学习某项技术，必须先把环境搭建好。2 准备工具GeForce MX150显卡驱动（使用驱动精灵或者鲁大师安装即可） GPU-Z：下载 CUDA：安装8.0版本3 显卡环境搭建3.1 显卡驱动安装显卡型号：Nvidia GeForce MX150 首先安装GeForce MX150的显卡驱动（可以使用驱动精灵或者鲁大师等） 安装完成后可以在控制面板中看到显
在深度学习和高性能计算的领域中，CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一个非常重要的技术。通过CUDA，开发者可以利用NVIDIA显卡的并行计算能力来加速计算任务。然而，在实际开发过程中，可能会遇到“python指定cuda版本”的问题，这往往会影响到工作效率和项目进展。本文将记录下这一问题的解决过程，并提供一些最佳实践和工具支持。
## 背景定位
一、安装VS2019由于我只需要用到C++相关功能，所以只勾选了C++那个选项，右侧【安装详细信息】那栏中默认就好了，安装路径可以修改，默认安装在C盘。如果以后有其他需求需要安装其他的，可以之打开Visual Studio Installer，点击【更多】----【修改】，勾选其他内容进行安装。 考虑到以后可能会使用到VS2017或2015版本的项目，我还安装了MSVC v141和MSVC v14
转载
2024-08-03 22:35:24
803阅读
参考链接：https://www.pyimagesearch.com/2016/07/11/compiling-opencv-with-cuda-support//https://docs.opencv.org/3.4.0/d7/d9f/tutorial_linux_install.htmlhttps://askubuntu.com/questions/631720/opencv-2-4-9-ma
就像大一学C++，大二学汇编一样，我也写弄了些个月的CUDA，然后，想想，应该开始刨根问底地，去学点在CUDA之下层的东西，可能会对异构这个编程了解的多。1 简介OpenCL全称：开发计算语言，是并行程序的开发标准，使用与任何异构平台——包括多CPU、GPU、CPU与GPU结合等。OpenCL由Khronos Group维护。OpenCL是一个用于异构平台上编程的开放性行业标准。这个平台可以包括
作者 | 李迎松 编辑 | 极市平台导读本文对CUDA算法的两种效率的特点（存取效率和计算效率）进行了介绍，并详解了三个性能优化的要点。 文章目录前言存取效率计算效率性能优化要点展现足够的并行性优化内存访问优化指令执行前言CUDA算法的效率总的来说，由存取效率和计算效率两类决定，一个好的CUDA算法必定会让两类效率都达到最优化，而其中任一类效率成为瓶颈，都会
我使用的是ubuntu系统。其他系统可能有些命令会不同。 今天我就试下先在我的ubuntu上安装OpenCV。安装成功后，再到ARM板安装。反正以后我可能也需要在ubuntu上使用OpenCV。就趁这个机会，安装吧。&nbs
转载
2024-07-29 16:23:29
50阅读
这里写目录标题一 OpenCV源码编译1预备工作2一个典型的CMakeLists.txt二 一些可能的错误2.1 错误12.2错误22.3 和本机anaconda库冲突三 静态库编译踩坑3.1 编译3.2 Eigen3报错3.3 make时候，链接过程中报错 gflags四 多版本共存4.1 如何正确卸载opencv（如果不想删就可以直接多版本）4.2 安装多版本五 一些其他说明5.1 为什么C
# 如何在云平台上指定 CUDA 版本
在现代机器学习和深度学习的工作中，CUDA（Compute Unified Device Architecture）版本的选择对你的项目至关重要。特别是当你使用云平台时，确保使用正确的 CUDA 版本可以提高模型训练的效率。本文将指导你如何在云平台上指定 CUDA 版本，分步骤进行说明，并提供必要的代码片段。
## 流程概述
以下是实现“云平台指定 C
显卡驱动查看桌面任意位置右击，选择NVIDIA控制面板
点击3D设置中通过预览调整图像设置
点击左下方的系统信息
再点击组件 如下图所示：安装CUDA下载CUDA百度盘本人已经下载好的CUDA1.4.1和对应版本的CUDNN： 链接：https://pan.baidu.com/s/1Vixfl7tv4I6-OuBMF2ITQw 提取码：b2b7 –来自百度网盘超级会员V3的分享自行下载**法一：*
转载
2023-07-23 21:41:50
943阅读
引言CUDA（Compute Unified Device Architecture，统一计算架构）是由NVIDIA所推出的一种集成技术，是其对于GPGPU（A General-Purpose Graphics Processing Unit）的正式名称。通过该技术，开发者可以利用NVIDIA的GeForce 8以后的GPU进行计算。极大加速计算型应用的效率。通常用于游戏开发、视频编解码、图像处理
转载
2024-10-17 08:32:31
361阅读
