▶ 升级到 Visual Studio 2017 和 CUDA 9.1 之后,直接编译以前的 CUDA C 程序出现了如下报错: 严重性 代码 说明 项目 文件 行 禁止显示状态 错误(活动) E0029 应输入表达式 cudaProject d:\Code\CUDA\cudaProject\cudaProject\kernel.cu 错误(活动) E0029 应输入表达式 cudaProject d:\Code\CUDA\cudaProject\cudaProject\kernel.cu 错误

在计算机视觉和机器学习方向有一个特别好用但是比较低调的库,也就是dlib,与opencv相比其包含了很多最新的算法,尤其是深度学习方面的,因此很有必要学习一下.恰好最近换了一台笔记本,内含一块GTX1060的显卡,可以用来更快地跑深度学习算法.以前用公司HP的工作站配置过dlib,GPU是Quadro K420,用dlib自带的人脸识别算法(ResNet)测试过,相比较1060的速度确实要快上很多.dlib.cuda和cudnn的版本经常会更新,每次重新配置环境会遇到一些问题,在这里记下来吧.

电脑环境 ubuntu 18.40 gpu  rtx2080ti 一.安装显卡驱动 刚开始尝试用手动安装方式安装驱动 下载了驱动程序但是因为没有gcc所以放弃这种方法 后尝试最简单的方式 在 菜单--软件和更新中--附加驱动 中会自动显示需要的驱动程序 但是遗憾的是我的这里显示的是 没有可安装的驱动 所以继续尝试其他方法 使用apt get 命令安装 如下 https://blog.csdn.net/breeze5428/article/details/80013753 在这之前需要禁用 nou

最近做一个"高清视频人流量检测"的项目,由于对实时性要求较高,我们需要较快的检测速度.在搜索茫茫"论"海后,我在"The Fastest Deformable Part Model for Object Detection"这篇论文中,找到了FFT(DPM).Proposed Method.以及ACF三种相对较快的行人检测方法.由于在这三种方法中,Proposed Method和ACF方法更快,检测效果更好,所以我将注意力主要集中在PM和ACF上

ubantu16.04+mxnet +opencv+cuda8.0 环境搭建 建议:环境搭建完成之后,不要更新系统(内核) 转载请注明出处: 微微苏荷 一 我的安装环境 系统:ubuntu16.04 显卡:gt940m python: 2.7.12 GCC:5.3.0 (ubuntu 默认是5.4, 关于降级,后边有叙述) 二 安装步骤 (一) gcc降级 (可选/安装opencv2.4.13则必选) 根据需要,opencv安装时提示,gcc 不支持5.3以上版本,所以降级. 方法1:5.4 =

装过很多次caffe了,但这个还是遇到了很多奇葩问题,不过以前都是在ubuntu上,这次是在centos上. 1.import error  _caffe.so: undefined symbol: _ZN5boost6python6detail11init_moduleER11PyModuleDefPFvvE                                                     boost_python版本不匹配,我用的python3,因此需要的是libboo

最近由于论文需要,急需搭建Tensorflow环境,16年底当时Tensorflow版本号还没有过1,我曾按照手册搭建过CPU版本.目前,1.7算是比较新的版本了(也可以从源码编译1.8版本的Tensorflow). 安装步骤: 不能急于求成,安装任何东西前都应该先阅读用户手册与FAQ,弄清软件依赖与安装步骤.对于Tensorflow来说,官网有时上不去,建议关注Tensorflow的GitHub(https://github.com/tensorflow/tensorflow),GitHub上

为了insightface和mxnet较劲的一天 mxnet环境: 官网下载pyhton2.7版本的anaconda,随便找个安装教程 sh Anacondaxxxx.sh #一路默认即可,第二个回车符后修改自己想要安装的路径 #安装完毕后重启命令行,再次打开切换成了(base) conda create -n mxnet python=2.7 #等待配置,完成以后继续: conda activate mxnet cat /usr/local/cuda/version.txt #输出9.0.xx

一.环境 Windows [版本 10.0.15063]64位 Git-2.14.1 64位[官网下载] TortoiseGit-2.5.0.0 64位[官网下载],这是一个Git 客户端,外号"乌龟git" Python 3.6.4 64位[官网下载] Microsoft Visual Studio Community 2017[官网下载] CUDA 9.0[官网下载] cuDNN v7.0.5 Library for Windows 10 [官网下载] 注意:如果仅需上述和我一致的

我们常常看代码使用ide里面看,而且还可以看到调试信息(虽然tensorflow有专门的调试介绍哈) 但是,常常代码在终端里面执行可以直接执行,但是到pycharm里面就会出现各种问题,常见的就是找不到cuda.so文件等等.这里解决方案是设置下文件的环境变量: 菜单Run->Edit  configurations 中,手动设置Environment variables,添加LD_LIBRARY_PATH的内容,即可解决问题 LD_LIBRARY_PATH = /usr/local/cuda/

安装环境说明:NVDIA GeForce 930M.Intel(R) HD Graphics 520 显卡和cuda需要兼容匹配,我一开始下载的cuda6.5无法安装,所以又重新下了比较新的cuda8.0. 一.自行安装vs2012, 二.安装cuda8.0 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads进入官网,按照自己的系统选择合适的版本. 因为我的系统是win10,因此我依次选择[Windows]-[x86_64]-[10]-[exe[local]]

随着近两年tensorflow越来越火,在一台新win10系统上装tensorflow并记录安装过程.华硕最近的 Geforce 940mx的机子. TensorFlow是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库.节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor).它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台式计算机中的一个或多个CPU(或GPU),服务器,移动设备等等.TensorF

https://blog.csdn.net/gangeqian2/article/details/79358543 https://blog.csdn.net/tomato_sir/article/details/79973237 https://blog.csdn.net/qq_36556893/article/details/79433298  -->这里面有个链接,支持cuda9.1的tensorflow 装GPU版本的tensorflow,搞了1天多,终于搞清来龙去脉.记录于此希望让你少

转载请注明出处: https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/11479240.html 参考网址: https://pytorch.org/tutorials/advanced/cpp_export.html https://github.com/pytorch/pytorch/issues/15476#issuecomment-478293447 主要目的是在ubuntu中使用C++调用libotrch,从而调用pytorch训练得到的模型. cuda 10

在安装tensorflow的时候,使用import tensorflow出现了找不到dll文件的错误,参考了很多博客和stackflow的解决方案,发现其中只说了版本号不匹配,但是没有具体说明什么样的版本才是适配正确的,因此手写此避坑指南.再次感谢Function兄的指导帮助. 笔者环境: python 版本3.6 tensorflow版本1.14 ImportError: Could not find 'cudart64_100.dll' 简答: 仔细分析错误的类型.原因 搞清自己的tenso

TensorFlow DeepLab教程初稿-tensorflow gpu安装教程 商务合作,科技咨询,版权转让:向日葵,135-4855__4328,xiexiaokui#qq.com Summary: DeepLab需要1.10以上版本. 本日志详细记录在两台不同笔记本电脑安装/更新 TensorFlow-GPU的具体过程 这是本人第3次,4次安装tf,这两次是gpu版. 第一次是安装cpu版,第二次是在python2.7 arcpy环境下安装32位 tf,但不能运行.第三次安装成功,但电脑

Caffe的优势: 1.上手快:模型与相应优化均以文本形式而非代码形式给出,caffe给出了模型的定义,最优化设置以及预训练的权重 2.速度快:与CuDNN结合使用,测试AlexNet模型,在K40上处理每张图只需1.17ms 3.模块化:方便扩展到新任务,设置上可以使用caffe提供的各层类型来定义自己的模型 4.开发性:公开的代码与参考模型用于再现 5.社区好:可以通过BSD-2参于开发与讨论. 安装Caffe注意: 双显卡不适合安装caffe,因为通常集成显卡不能切断,而桌面的图像必须有集

引用:https://arleyzhang.github.io/articles/7f4b25ce/ 1 简介 TensorRT是一个高性能的深度学习推理(Inference)优化器,可以为深度学习应用提供低延迟.高吞吐率的部署推理.TensorRT可用于对超大规模数据中心.嵌入式平台或自动驾驶平台进行推理加速.TensorRT现已能支持TensorFlow.Caffe.Mxnet.Pytorch等几乎所有的深度学习框架,将TensorRT和NVIDIA的GPU结合起来,能在几乎所有的框架中进行

随着团队越来越多,越来越大,需求更迭越来越快,每天提交的代码变更由原先的2位数,暴涨到3位数,每天几百次代码Check In,补丁提交,大量的代码审查消耗了大量的资源投入. 如何确保提交代码的质量和提测产品的质量,这两个是非常大的挑战. 工欲善其事,必先利其器.在上述需求背景下,今年我们准备用工具和技术,全面把控并提升代码质量和产品提测质量.即: 1. 代码质量提升:通过自定义代码扫描规则,将有问题的代码.不符合编码规则的代码扫描出来,禁止签入 2. 产品提测质量:通过单元测试覆盖率和执行通过率

最近了解并尝试在Win10安装YOLOv3,参考了十几篇文章,发现每个人都有自己的安装方式,最初尝试用cmake编译,虽然安装完成,但无法使用GPU,坑非常多,经2天努力终于安装成功,分享并记录自己的安装过程,供大家参考. 系统:Win10 显卡:GeForce RTX2070 with Max-Q Design 其它:CUDA10.2,cuDNN7.6.5,VS2019,OpenCV3.4.0(opencv版本不能高于3.4.0) 1.显卡驱动下载和安装 打开NVIDIA官网驱动程序下载页面,

TensorRT-安装-使用 一．安装 这里 是英伟达提供的安装指导,如果有仔细认真看官方指导,基本上按照官方的指导肯定能安装成功. 问题是肯定有很多人不愿意认真看英文指导,比如说我就是,我看那个指导都是直接找到命令行所在,直接敲命令,然后就出了很多问题,然后搜索好长时间,最后才发现,原来官方install guide里是有说明的. 这里使用的是 deb 包安装的方式,以下是安装过程,我是cuda 8.0 ,cuda9.0也是类似的. 进行下面三步时最好先将后面记录的遇到的问题仔细看看,然后回过