注：本文默认你已经安装好python，本文配置深度学习前的环境如下：python3.6win10 64位GeForce GTX980Ti1、安装CUDA深度学习库如果使用CUDA进行GPU加速，可以大大缩短计算时间。1.1 检查GPU是否支持CUDA先确定下自己的显卡型号（不要告诉我你不知道怎么查看自己的显卡型号）。安装CUDA前先检查下，自己的显卡是否支持CUDA，可以从下面的网址查看自己的显卡
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2024-07-16 00:57:11
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史上，凭借在显卡市场上的领先地位，NVIDIA一直习惯于搞封闭技术，比如PhysX物理加速，比如CUDA并行计算，比如G-Sync同步刷新。但是这几年，NVIDIA正在逐步开放G-Sync，尤其是随着AMD FreeSync技术赢得越来越广泛的支持，NVIDIA的开放度也越来越高。在此之前，NVIDIA已经开放G-Sync兼容标准，使得原本仅支持FreeSync技术、没有G-Sync专用硬件模块的
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2024-03-15 10:29:57
178阅读
目录1.NVDIA概述2.FFmpeg集成到GPU3.FFmpeg uses Video Codec SDK4.ffmpeg对NVIDIA GPU的编译步骤 4.1configure命令4.2 make4.3 ffmpeg测试4.4 编解码器使用方法4.5 程序开发使用方法5.源码分析5.1 h264部分5.2h265部分1.NVDIA概述FFmpeg可通过Nvidia的GPU进行加速，
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2024-03-20 21:19:16
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# 使用GPU加速ONNX模型的流程
本文将给你介绍如何使用GPU加速ONNX模型的步骤和相应的代码。以下是整个流程的概要：
```mermaid
flowchart TD
A[将ONNX模型加载到内存中] --> B[将模型转换为TensorRT引擎]
B --> C[使用GPU加速推理]
```
接下来，我们将逐步进行详细说明。
## 1. 将ONNX模型加载到内存中
原创
2023-11-18 09:23:36
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20240105，记。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
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2024-10-22 11:39:30
221阅读
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
115阅读
基本环境建议严格按照版本来 - Windows 10 - Visual Studio 2013 - Matlab R2016b - Anaconda - CUDA 8.0.44 - cuDNN v41. 安装CUDA 8.0 安装完后，程序会自动地添加一个CUDA_PATH的环境变量：2. 下载cuDNN下载前需要在Developer网上注册一个号，简单填一填基本材料即可。 下完就是一
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2024-07-22 09:39:47
623阅读
我们用win7系统的电脑在线观看优酷视频、土豆视频的时候经常会遇到花屏的问题，这个很可能就是需要你进行win7关闭硬件加速操作。那么windows 7的硬件加速功能在哪里？怎么关闭？看中存储技术编辑的抓图教程：关闭硬件加速的方法：第一步、在win7系统的桌面，随意点击桌面的空白处，在弹出的菜单栏上选择【个性化】，弹出了个性化窗口。如图所示：第二步、在弹出的窗口上找到“显示”按钮，点击它，第三步、然
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2023-07-14 19:04:23
188阅读
在现代计算机视觉领域，使用 GPU 加速来处理图像和视频是提升性能的关键。但是，当我们在 Windows 系统上使用 JavaCV （Java 计算机视觉库）进行 GPU 加速时，往往会遇到各种挑战。本文将详细阐述解决“javacv windows gpu加速”问题的过程，包括背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、故障复盘和扩展应用。
### 背景定位
随着深度学习和计算机视觉技术的迅速发展
我们在使用win10版本操作系统的时候，对于微软再次推出的win102004版本相信有很多小伙伴也是一直在关注着。那么对于win10版本2004有什么新功能，据小编得到的最新消息，此次更新主要包括了对小娜的功能分离，以及功能搜索，还有改善了电脑磁盘的利用率等等。详细内容就来看下小编是怎么说的吧~win102004有什么新功能一、Cortana变独立应用1、在Windows 10 Version 2
一.安装Anaconda 我使用的Anaconda是对应的python2.7 配置环境变量：用户变量中的path变量（如果没有就新建一个），在后边追加C:\Anaconda;C:\Anaconda\Scripts; 不要漏掉分号，此处根据自己的Anaconda安装目录填写。二.安装MinGw 1.打开cmd, 输入conda install mingw libpython，然后回车，
微软原定于5月28日向普通用户推送Windows10 v2004版，也就是五月更新版。想必很多人已经跃跃欲试，迫不及待的想要尝试新的系统。Windows v2004版，改进了机械硬盘的性能表现，可以在任务管理器中查看显卡的温度，虚拟桌面重命名，更新限速，云下载和云重装等。我来简单说一下，升级安装优化攻略。升级系统升级系统，好处毋庸置疑，保留用户的文件和大部分应用程序，免去了重新安装后再次配置应用环
一、理论基础1、CPU Cache在现代处理器中，与CPU执行代码或处理信息相比，向内存子系统保存信息或从中读取信息一般花费的时间更长。通常，在CPU执行指令或处理数据前，它会消耗相当多的空闲时间来等待从内存中取出指令和数据。处理器用不同层次的高速缓存（cache）来弥补这种缓慢的内存性能。 当应用程序使用物理内存时，它首先与CPU的高速缓存子系统交互。现代CPU有多级高速缓存。最快的高速缓存离C
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2024-04-24 11:51:17
534阅读
# 如何实现“python onnx加速”
## 一、整体流程
下面是实现“python onnx加速”的整体流程：
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 开始
开始 --> 下载onnx库
下载onnx库 --> 加载模型
加载模型 --> 运行推理
运行推理 --> 结束
结束 --> [*]
```
## 二、
原创
2024-05-03 04:53:30
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网络加速器的技术原理主要包括以下几个方面：压缩技术：网络加速器通过使用压缩技术，可以将数据压缩成更小的尺寸，提高传输速度。压缩可以减少数据传输的带宽需求，并且可以更快地发送和接收数据。缓存技术：网络加速器可以使用缓存技术，将常用的数据缓存在本地或者网络加速器的服务器上。当用户再次请求这些数据时，网络加速器可以直接从缓存中获取，而不需要从远程服务器上重新获取数据，从而提高传输速度。请求合并和优化技术
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
152阅读
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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一、pytorch 转 onnx 推理加速01配置Ubuntu 16.04 python 3.6 onnx 1.6 pytorch 1.5 pycuda 2019.1.2 torchvision 0.1.8建议详读,先安装好环境:https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/developer-guide/index.html#import_onnx_
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2023-11-20 01:55:31
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PyTorch DataLoader num_workers Test - 加快速度欢迎来到本期神经网络编程系列。在本集中，我们将看到如何利用PyTorch DataLoader类的多进程功能来加快神经网络训练过程。加快训练进程为了加快训练过程，我们将利用DataLoader类的num_workers可选属性。num_workers属性告诉DataLoader实例要使用多少个子进程进行数据加载。默
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2023-11-27 11:09:26
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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
