Detectron Docker 镜像 Detectron Dockerfile 首先，创建 Caffe2 镜像： cd /path/to/caffe2/docker/ubuntu-16.04-cuda8...然后，创建 Detecron 镜像： cd $DETECTRON/docker docker build -t detectron:c2-cuda8-cudnn6 ....运行 Detectron 镜像，如 BatchPermutationOp test： nvidia-docker run --rm -it detectron:c2-cuda8-cudnn6 python2...时如果找不到 CUDA 和 cuDNN 路径，可以在编译时指定 CMake 的 CUDA 和 cuDNN 路径： cmake .. \ # insert your Caffe2 CMake flags...如果编译时遇到 NNPACK 相关的问题，可以关闭 NNPACK，设置 CMake -DUSE_NNPACK=OFF . 5.6 Caffe2 with OpenCV Build Detectron
运行一个docker： nvidia-docker run –it my_ubuntu bash 如果run添加—rm选项，则是不运行后台模式，exit退出时，容器就会退出 导入镜像： sudo nvidia-docker...nvidia-docker run –it –v /home/longpeng:/home/longpeng-outer nvidia/cuda bash /home/longpeng为本机目录, /home...&& rm -rf opencv \ && rm -rf opencv_contrib \ FROM就是从一个已有的镜像开始。...可以看到在这里我们安装了numpy，cmake，编译了opencv，基本上就跟在平常的Linux环境下工作是一样的。...成长为少年郎之后，就开始各种百度什么的搜索匹配答案，找到了便是万事皆休，找不到就接着找。
上次写过一篇使用Maven插件构建Docker镜像 ，讲述了通过docker-maven-plugin来构建docker镜像的方式，此种方式需要依赖自建的Registry镜像仓库。...本文将讲述另一种方式，使用Dockerfile来构建docker镜像，此种方式不需要依赖自建的镜像仓库，只需要应用的jar包和一个Dockerfile文件即可。...ADD mall-tiny-docker-file.jar /mall-tiny-docker-file.jar ENTRYPOINT 指定docker容器启动时执行的命令，格式： ENTRYPOINT...Dockerfile构建SpringBoot应用镜像 编写Dockerfile文件 # 该镜像需要依赖的基础镜像 FROM java:8 # 将当前目录下的jar包复制到docker容器的/目录下 ADD...在Linux上构建docker镜像 在Dockerfile所在目录执行以下命令： # -t 表示指定镜像仓库名称/镜像名称:镜像标签 .表示使用当前目录下的Dockerfile docker build
好久不用Caffe了，今天要转换个caffemodel到tensorflow，所以需要caffe的环境，原先预备pull个Docker镜像，最后发现死活下载不下来，只好自己重新装Caffe了，果然每次都有坑...Caffe找不到cudnn.h或者是cublas.h等错误 我是原先安装过CUDA7.5和CUDA8.0的，所以我直接跳过了CUDA安装这一步，务必保证有/usr/local/cuda sudo ln...-s /usr/local/cuda-8.0 /usr/local/cuda 编译OpenCV 出错的问题非常多 问题一：ippicv_linux_*.tgz的hash值不符错误 解决方法： 手动下载覆盖...defined ( HAVE_CUDA) || defined (CUDA_DISABLER )修改为: #if !...编译 mkdir build cd build cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D WITH_TBB
写两个Dockerfile看起来太傻逼了，构建时替换好了。...JAR_FILE=demo.jar . } # 构建测试环境的包 build test # 构建生产环境的包 build prod # 运行 docker run -d demo 使用运行时指定参数...构建时传递参数 如果我们开发模式是master模式，即所有的分发部署都是同一个分支master, 先将master部署到test环境，没问题后直接发布到prod。同样的镜像，只是运行时指定配置文件。...即，test环境和prod环境是不同的分支打出的镜像。这就使得在打镜像的时候就指定配置文件。可以选择上文的暴力方式，文本替换。 也可以使用Docker参数。...在构建其他docker镜像也可以通过类似的方案去传递参数。
buildx 是 Docker 官方提供的一个构建工具，它可以帮助用户快速、高效地构建 Docker 镜像，并支持多种平台的构建。.../arm64,linux/arm,linux/amd64 . docker buildx build 语法跟 docker build 一样，--platform 参数表示构建镜像的目标平台，-t 表示镜像的...表示上下文为当前目录。...而使用 docker buildx build 构建镜像则支持同时传递多个平台信息，中间使用英文逗号分隔，这样就实现了只用一条命令便可以构建跨平台镜像的功能。 在这里，我们正在构建三种架构。...驱动程序指定输出，生成结果将只会保留在构建缓存中，使用 --push 可以将镜像推送到 Docker Hub 远程仓库，使用 --load 可以将镜像保存在本地（仅在一次面向一个体系结构时才有效）。
镜像的方法（《从零构建 Docker 镜像 | 基于 busybox 制作 | 深入理解 Docker 镜像构建》）。...基于前面两种方法只是可以跑起来 Docker 并测试其容器运行状态，还并不能承担真实业务，因此本文介绍一种使用 Debian 提供的 debootstrap 工具自行制作 rootfs（也可理解为最小化...基于这个镜像，就可以去自行构建实际使用的镜像了。...因为 go 默认就是静态编译，只需要再加几个参数把依赖的底层组建也编译进来，打包时直接使用 scratch 镜像从零构建，完全不需要使用操作系统基础镜像，出来的体积就是惊人的小了。...参考文献# 使用 debootstrap 建立完整的 Debian 系統.org Ubuntu使用debootstrap制作Docker镜像 如何自行构建sw_64平台的docker镜像 By 申威生态社区
记录一次在docker构建镜像时的错误 前言，这是我用CODING构建的一个微服务项目，其执行命令的路径应该是该workspace/mogu(mogu是构建任务名称)，所以下文中执行构建或者打包时的上下文路径都应该是...workspace/mogu 项目主要路径截图 错误截图 docker构建命令已经在顶端打印出来了 docker build -t mogu/mogu/java-spring-app:Nacos-b6dc13dfee41f23615f2d2b62657d0549399e4e5...解释下docker build命令 docker build [OPTIONS] PATH | URL | - -f 已经指定Dockerfile的路径：..../mogu_admin/target/mogu_admin-0.0.1-SNAPSHOT.jar admin.jar #复制配置文件到容器的/config目录下 ADD /doc/docker-compose...bootstrap.yml","/admin.jar"] CODING和jenkins其实本质上是一致的，所以在jenkins上出现这个问题也可以安装此方法解决 另一种解决方法就是更改PATH的路径 docker
使用 Blend for Visual Studio 2015 打开 paddle.sln文件，选择平台为 x64，配置为 Release，开始编译 编译成功后进入 \paddle\build\python...[xftdh3uxgu.png] 解压openCV源码，命令如下： unzip opencv-3.4.5.zip 安装可能需要的依赖库，命令如下： sudo apt-get install cmake...cd opencv-3.4.5/ mkdir my_build_dir cd my_build_dir cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX...libnccl-dev=2.2.13-1+cuda9.0 执行cmake。...这里要注意一下，我们拉取的这个镜像是CUDA 8.0的，不一定跟读者本地的CUDA版本对应，这可能导致编译的安装包在本地不可用： cmake ..
作者决定构建一个单独的NGinx Docker镜像，它可以使用PHP-FPM的主机名作为环境变量并运行单独的配置文件，而没有为每个容器构建单独的NGinx镜像。...如果需要通过NGinx容器和PHP-FPM连接，需要在NGind配置里为该后端增加DNS记录。...得到错误提示 用另一个Docker镜像来救急，差点成功 接下来，作者开始研究不同的NGinx镜像。...现在想要启动带命名为php-fpm-api的PHP容器的NGinx容器，就可以构建一个新的镜像，让它在以下环境变量下运行： docker build -t shiphp/nginx-env:test...现在所有的PHP-FPM容器都使用了它们自己的Docker镜像实例，这样在升级NGinx，改变权限或做某些调整时，就变得非常轻松了。
第二步：安装gocv go get -u -d gocv.io/w/gocv 下载完成后，可考虑直接使用gocv自带工具构建opencv。.../opencv_contrib 下载并安装cmake https://cmake.org/download/ cmake生成 打开cmake-gui，看到如下界面 image.png一次 依次填写源码位置以及目标地址...的路径，重新configure一次，这样opencv_contrib会一起构建 一般而言，此时可以点Generate使用默认的配置生成代码了。...比如选中WITH_CUDA可以使用Intel CUDA用GPU来加速算法。当然，首先你要有Intel显卡以及CUDA开发环境。...注意：此过程预计耗时1小时以上 第四步：go+opencv环境配置 gocv使用cgo来调用opencv的库，本来按照官网说明是支持自定义位置的，但是无论怎么做，都会说找不到静态库。
我们指定%opencv-version%during git checkout。 三、 使用 CUDA 支持构建 OpenCV 第一步是使用 CMake 配置 OpenCV 构建。...：指定安装目录 OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH：设置为 opencv_contrib 模块的位置 PYTHON_EXECUTABLE：设置为 python3 可执行文件，用于构建。...WITH_CUDA：使用 CUDA 构建 OpenCV WITH_CUDNN：使用 cuDNN 构建 OpenCV OPENCV_DNN_CUDA：启用此项以构建具有 CUDA 支持的 DNN 模块 WITH_CUBLAS...此外，还有两个优化标志ENABLE_FAST_MATH和CUDA_FAST_MATH，用于优化和加速数学运算。但是，当您启用这些标志时，不能保证浮点计算的结果符合 IEEE。...如果 CMake 可以找到安装在您的系统上的 CUDA 和 cuDNN，您应该会看到此输出。 现在可以构建 OpenCV。运行以下命令来构建它。
此篇文章会随时更新，最终目的为总结Cmake在大型项目中常见的用法。 前言 Cmake是跨平台构编译大型项目的工具，配合make工具和编译器我们理论上我们可以编译任何工程。...具体的介绍就不多说了，不论是OpenCV还是Pytorch都是用cmake作为构建工具，当然还有很多很多工程项目使用它，这里不进行详细的介绍。...OpenCV的配置信息，如果提示找不到，我们则需要在CMAKE的生成命令中添加-DCMAKE_PREFIX_PATH=/path/to/opencv。...这正是共享库所要求的，共享库被加载时，在内存的位置不是固定的。...cmake's auto search # - OFF: disbale CUDA # - /path/to/cuda: use specific path to cuda toolkit set(USE_CUDA
使用Cmake的时候，有几点要注意的，选择Visual Studio 2010的版本应该为win64这样在win7 64bit版本下面生成的OpenCV才是正确的。 ?...的一个lib库不然 编译有的库找不到，编译不成功。...以上是转载的内容，这里要说几个需要注意的地方： 1.本文中采用的是Cmake2.8.8版本，我用过2.8.12就会出现过很多本文中未提到的错误； 2.上文中提到的CUDA_BUILD_CBUIN”、“CUDA_VERBOSE_BUILD...（好像是这些），有些其实在Cmake配置和生成的过程中是找不到的，不过这并不影响结果，可以忽略； 3.关于tbb路径下x86和x64版本lib的选择问题：如果你的vs是32位的就选择x86的库，否则选x64...的库； 4.将编译好的头文件、库等加载到程序中时，注意要使用编译的Release版本（形如："opencv_gpu243.lib"，243后没有d的就是Release版本，有的就是Debug版本），否则会产生
之后，开始准备镜像，从下到上的层级为： nvidia/cuda: https://hub.docker.com/r/nvidia/cuda OpenCV: https://github.com/opencv...拉取镜像： docker pull nvidia/cuda:10.2-cudnn7-devel-ubuntu18.04 测试镜像： $ docker run --gpus all nvidia/cuda...基于 nvidia/cuda 镜像，构建 OpenCV 的镜像： cd docker/ubuntu18.04-cuda10.2/opencv4.4.0/ docker build \ -t joinaero...Darknet 基于 OpenCV 镜像，构建 Darknet 镜像： cd docker/ubuntu18.04-cuda10.2/opencv4.4.0/darknet/ docker build...如果 Nvidia 驱动能够支持 CUDA 10.2 ，那可以直接拉取该镜像： docker pull joinaero/ubuntu18.04-cuda10.2:opencv4.4.0-darknet
主要内容有： 准备基础环境：Nvidia Driver, CUDA, cuDNN, CMake, Python 编译应用环境：OpenCV, Darknet 用预训练模型进行推断：darknet 执行，...或 python 而 YOLOv4 的介绍或训练，可见前文《YOLOv4: Darknet 如何于 Docker 编译，及训练 COCO 子集》。...CUDA 10.2 ，为目前 PyTorch 可支持的最新版本。...440.33.01_linux.run sudo sh cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run 注意：安装时，请手动取消驱动安装选项。...=$HOME/opencv-cuda-4.4.0/lib/cmake cd ~/Codes/ git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git cd
但有时候我们还需要去了解这些知识，虽然可能与编写代码关系不大，但是当我们实际拿大型工程落地时，这些技能就是必要的。...，当我们识图自己设计或者编译类似于OpenCV等大型项目时，光使用简单的搭建方式是不够用的，因此，无论是小项目还是大项目都有必要使用跨平台的构建工具：cmake，当然VScode中也是有cmake插件的...那么我们开始吧，首先我们创建一个测试文件夹，再打开VScode，然后添加一个main.cpp： 其中的代码来自于利用Pytorch的C++前端(libtorch)读取预训练权重并进行预测，使用的库为OpenCV...local/cuda/bin/nvcc [cmake] Caffe2: CUDA toolkit directory: /usr/local/cuda [cmake] Caffe2: Header version...设置为Cmake插件的debug模式: { // Use IntelliSense to learn about possible attributes. // Hover to view
By 超神经 内容一览：TVM 共有三种安装方法：从源码安装、使用 Docker 镜像安装和 NNPACK Contrib 安装。本文重点介绍如何通过源码安装 TVM。...Docker 镜像 3. NNPACK Contrib 安装 作为安装 TVM 教程的 (Part 1)，本文将详细讲解从源码安装的最佳实践，并进行最大限度地灵活配置和编译。...在配置 TVM 的构建系统时，将 CMake 变量 CMAKE_CXX_COMPILER_LAUNCHER 设置为一个合适的值。...conda/recipe # 在启用 CUDA 的情况下运行 conda/build_cuda.sh 来构建 conda install tvm -c ....以上就是本期教程--安装 TVM 的 Part 1 部分，在 Part 2 中，我们将继续讲解另外两种 TVM 安装方法：Docker 镜像安装以及 NNPACK Contrib 安装。
下载Cmake软件，利用Cmake软件编译生成yolov5的VS工程，测试并完成推理下面将从这个7个步骤，逐步进行解释，首先贴出我的环境： 系统 : WIN 10- cuda_10.2.89_441.22...根据自己使用的VS版本下载对应版本的OpenCV 略 step 5. 安装CUDA 安装cuda这里解答几点疑惑 安装直接默认即可，不用设置不同的路径，设置相同路径不会互相影响。...修改tensorrtx/yolov5/CMakeLists.txt文件中的OpenCV和TensorRT路径 注：CMakeLists.txt为生成VS工程的配置文件，源码为作者的路径，需要设置成自己的路径...利用Cmake软件编译生成yolov5的VS工程 1- 打开CMake- 2- source code 为源码的路径 build the binaries 为生成的VS工程的路径- 3- 路径设置完成后...总结 在中间的过程中可能会出现以下问题： 找不到dll，请检测自己的cuDNN，和TensorRT是否安装成功。- 如果有Assertion failed: engine !
软硬件环境 windows 10 64bit visual studio 2019 cuda 11.1 cudnn 8.0.5 opencv 4.5.1 darknet 2021.03.27 cmake...windows darknet 编译darknet.exe 下载cmake，地址是：https://cmake.org/download/，也是傻瓜式的安装。然后打开cmake-gui.exe ?...windows darknet 这里出现了一个错误 错误 MSB4019 找不到导入的项目“C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2019\Professional...\DLL_Debug\crop_layer_kernels.cu.obj "D:\Projects\darknet-master\src\crop_layer_kernels.cu"”已退出，返回代码为...windows darknet 最近再多聊一句，在python中使用上面生成的yolo_cpp_dll.dll文件时(通常使用ctypes这个库)需要注意下，由于yolo_cpp_dll.dll依赖于同目录下的
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