但在部署推理时，为了降低成本，往往使用单个 GPU 机器甚至嵌入式平台（比如 NVIDIA Jetson）进行部署，部署端也要有与训练时相同的深度学习环境，如 caffe，TensorFlow 等。...当你的网络训练完之后，可以将训练模型文件直接丢进 TensorRT中，而不再需要依赖深度学习框架（Caffe，TensorFlow 等），如下： 可以认为 TensorRT 是一个只有前向传播的深度学习框架...，这个框架可以将 Caffe，TensorFlow 的网络模型解析，然后与 TensorRT 中对应的层进行一一映射，把其他框架的模型统一全部转换到 TensorRT 中，然后在 TensorRT 中可以针对...，参考官网安装教程，这里简单总结一下步骤 TensorRT 支持的环境和 Python 版本如表所示（来源） 2.1 环境确认 确认 CUDA 版本是 9.0 或者 10.0，可通过运行 nvcc -...的例子为例，描述 TensorRT 的使用流程，在 README.md 文件里也说得很明白了 3.1 安装依赖 需要安装好 numpy、Pillow、pycuda、tensorflow 等环境，如果都有可以跳过
Windows，选择Windows系统可以将服务器作为自己的第二台电脑，操作方便。...2.1 CUDA驱动版本选择 CUDA（Compute Unified Device Architecture），是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。...版本与Python、CUDA、cuDNN的版本对应关系如下所示。...image.png 这里第一个是将Anaconda的安装路径添加到环境变量，第二个是将Python3.7作为默认解释器，这里我两个都勾选了，然后点击Install就开始安装了，等待安装成功就可以了。.../，使用官网推荐的安装代码，安装的CUDA版本为10.2，所以我这里选择的是torch==1.8.1+cu102，可以选择conda或者pip安装，我这里选择的是pip安装方式。
CPU版本安装 2.1 2.x版本安装 首先在anaconda下创建虚拟环境：可参考【1】Anaconda安装超简洁教程，瞬间学会！...最后补充一句：新建一个环境哦，别和之前比如tensorflow装在一起，有时候会出现莫名错误！慎重！...cuda、cudnn安装可以参考：【一】tensorflow【cpu/gpu、cuda、cudnn】全网最详细安装、常用python镜像源、tensorflow 深度学习强化学习教学_汀、的博客-CSDN...这里说明一下，因为我的电脑里安装了11.2和10.2两个版本的cuda，我会进行切换的。 当前使用的是11.2版本。中间的那段警告可以忽视，只要安装成功就行！...： cuda，cuddn安装：【一】tensorflow【cpu/gpu、cuda、cudnn】全网最详细安装、常用python镜像源、tensorflow 深度学习强化学习教学_汀、的博客-CSDN博客
四、安装CUDA和cuDNN 如果计算机上有安装NVIDIA的GPU并安装驱动的话，可以使用CUDA和cuDNN进行GPU运算 CUDA CUDA（Compute Unified Device Architecture...开发人员可以使用C语言来为CUDA™架构编写程序，C语言是应用最广泛的一种高级编程语言。所编写出的程序可以在支持CUDA™的处理器上以超高性能运行。CUDA3.0已经开始支持C++和FORTRAN。...使用如下命令进行解压 $ tar -zxvf cudnn-10.2-linux-x64-v7.6.5.32.tgz 会生成一个名为cuda的文件夹，进入该文件夹 $ cd cuda 然后使用复制操作完成安装...-10.2/lib64:usr/local/cuda-10.2/extras/CUPTI/lib64:$LD_LIBRARY_PATH export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-...10.2 export PATH=/usr/local/cuda-10.2/bin:$PATH 至此，CUDA与cuDNN安装完成。
本文讲解了如何安装cuda、cudnn以及如何在服务器上创建并管理虚拟环境，我们只有学会这些基本的使用方法，才能进入深度学习环境，开始我们的学习与研究，所以这部分内容是基本而十分重要的。...检查驱动版本和CUDA toolkit cat /proc/driver/nvidia/version nvcc -V 在终端输入命令，实时查看GPU的使用情况： CuDNN安装 1....将cuDNN内容复制到CUDA安装文件中，即将cuDNN解压后的cuda文件中内容复制到/usr/local的CUDA中。...-1+cuda10.2_amd64.deb sudo dpkg -i libcudnn7-doc_7.6.5.32-1+cuda10.2_amd64.deb 5....检测tensorflow-gpu（1.13.1）是否能用代码如下： import tensorflow as tf import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL
系列教程将分为以十一个部分： 1. 章节一：初探AI（《带你学AI与TensorFlow2实战一之深度学习初探》）：（已完成） 2....后面就可以进行 CUDA 的安装，但是这个对使用 TensorFlow2 的 GPU 版本开发并不是必须的。为了简化安装流程，减轻小伙伴负担，这里就不安装 CUDA。...通过上述方式简化了安装与使用，无需手动安装cuda与cudnn软件与配置路径，推荐大家使用。...可以看出，如果是安装 TensorFlow 2.4 则对应 CUDA=11.0，cuDNN=8.0；TensorFlow 2.1-2.3 则对应CUDA=10.1，cuDNN=7.6；TensorFlow...留言一：“想问下m1芯片Mac电脑的tensorflow好像有buf加成，就是安装麻烦，有教学吗？”
cuda10.2安装 前言 下载cuda10.2和cudnn 查看本机驱动版本 安装过程 安装cudnn 验证 前言 tensorflow1.12之后gpu使用cuda10.0对应的驱动，不要求安装cuda....zip 查看本机驱动版本 打开nvidia的控制面板 -> 系统信息 驱动是cuda9.0版本，安装cuda10.2时需要覆盖此驱动 安装过程 选择自定义安装，可以选择安装驱动，覆盖本机的驱动...Toolkit\CUDA\v10.2\include C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\extras\CUPTI\lib64...Samples\v10.2\common\lib\x64 安装cudnn 将下载的cudnn文件解压，复制里面的文件夹到cuda的安装目录即可 bin include lib 验证 打开命令窗口...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
在容器中使用 GPU 一直是使用 Compose 的一个痛点！ 在面向 AI 开发的大趋势下，容器化可以将环境无缝迁移，将配置环境的成本无限降低。...但是，在容器中配置 CUDA 并运行 TensorFlow 一段时间内确实是个比较麻烦的时候，所以我们这里就介绍和使用它。...咳咳咳，那这里我们就一起看看吧！...services: test: image: nvidia/cuda:10.2-base command: nvidia-smi deploy: restart_policy...如果，我们这里均未设置 count 或 device_ids 字段的话，则默认情况下将主机上所有 GPU 一同使用。
我将介绍使用GPU运行容器所需的NVIDIA docker设置，以及将Jetson连接到Kubernetes集群。...在成功将节点连接到集群后，我还将展示如何在Jetson Nano上使用GPU运行简单的TensorFlow 2训练会话。 K3s还是K8s？...: cannot open shared object file: No such file or directory; LD_LIBRARY_PATH: /usr/local/cuda-10.2/targets...默认状态下，k3s会将containerd作为运行时，但这是可以修改的。由于我们设置了nvidia-docker与docker一起运行，我们需要修改containerd。...运行MNIST训练 我们有一个支持GPU的运行节点，所以现在我们可以测试出机器学习的 "Hello world"，并使用MNIST数据集运行TensorFlow 2模型示例。
高版本CUDA缺失cudart64_101.dll，下载后放在C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\bin里 https:/.../cn.dll-files.com/cudart64_101.dll.html 2.0CASIA实战 2.1CASIA数据集 ?...可以从网上下载casia数据集， 这里以casia数据集为例，现实中可以使用自己需要的数据集。 2.2数据集的处理 建立data和test两个文件夹，把casia复制到里面 目录是这样的..../tmp/") 2.4训练与验证 在命令行运行 python casia.py进行训练 predict.py import os import tensorflow as tf import numpy...2.1.0 安装与实战(CASIA FACE v5)的文章就介绍到这了,更多相关tensorflow 2.1.0 安装内容请搜索ZaLou.Cn
修正日期：20200611 安装方式与下文描述类似，只要选择上面的版本安装即可 ---- 一、安装cuda（准备工作） 1、检查Linux版本是否支持CUDA Ubuntu18.04 + RTX2080ti...此外，如果需要安装pytorch或者tensorflow，可登陆pytorch官网进行查看当前pytorch支持的cuda的版本，根据对应的版本下载pytorch。...命令如下： cd /usr/local/cuda-10.2/samples/1_Utilities/deviceQuery sudo make ....-zxvf cudnn-10.1-linux-x64-v7.6.5.32.tgz 将解压出来的文件复制到安装的CUDA环境中，输入： sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr...最后验证下GPU能否使用，输入： print(torch.cuda.is_available()) ，输出True，说明没问题。 ?
点击上方蓝字关注我们 看到标题，可能很多人会不太可能实现，因为 PyTorch 官网和 TensorFlow 官网最新版本的框架对 GPU 版本的 CUDA 版本的要求不一样，即使使用 Python...TensorFlow 我们首先可以进入 TensorFlow 官网给的对应的安装页面（如图所示）：https://tensorflow.google.cn/install。...我们可以发现最新版本（1.10 版本）的 CUDA 版本只支持 10.2 和 11.3，而上面的 TensorFlow 对照表没有看到有哪个版本有支持这两个版本的 CUDA，我们换到长期支持（LTS）的版本...我们可以发现长期支持版本的 CUDA 版本只支持 10.2 和 11.1，而上面的 TensorFlow 对照表没有看到有哪个版本有支持这两个版本的 CUDA，我们继续去找老版本的 PyTorch 对应的...，具体教程参考一下我的这一篇历史文章：python虚拟环境； 进入对应的虚拟环境使用对应的安装命令安装对应的框架，下面给出安装两个框架对应的命令。
经典的深度学习引擎，如tensorflow和pytorch，其自身版本与CUDA版本有着严格的对应关系，一点点的不符都会使得程序无法运行。...例如，我目前的默认CUDA==10.2，现在需要跑tensorflow-gpu==1.13.1的代码（要求CUDA==10.0），就会报出这样的错误： ImportError: libcublas.so....10.0: cannot open shared object file: No such file or directory 由于复现实验时，原始代码的tensorflow/pytorch版本往往五花八门...其实，一个简单的方法就能够临时切换使用的CUDA版本，就是在执行代码前指定环境变量LD_LIBRARY_PATH为你想使用的特定版本的CUDA的路径。...例如，为run.py指定使用CUDA=10.0： LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64 python run.py 其他版本，把cuda-10.0改成对应版本即可
领先一步：使用NVIDIA Jetson Orin Nano开发套件常见问题 问：Orin NANO开发套件引脚功能 答： 问：我可以将Jetson Orin Nano开发套件的载板与Jetson...Xavier NX模块（16GB，8GB）一起使用吗？...答: 您是否尝试使用UART1（/dev/ttyTHS0）与您的MCU进行通信？将调试UART作为普通UART使用。这可以通过以下两个步骤完成： 禁用组合UART功能。 将其配置为普通UART。...这可以通过修改设备树和相关文件来完成，但我们尚未对此用例进行验证，无法保证在这种使用情况下的性能表现。 问：我遇到了一个问题，我的项目需要CUDA 10.2。...我能否将训练好的模型信息发送过去，并在Jetson Nano上使用它？或者由于架构的不同，它们需要进行不同的配置？ 答：你可以将ONNX模型发送到其他平台使用。
2.1 安装cuda 随着显卡的发展，GPU越来越强大，而且GPU为显示图像做了优化。在计算上已经超越了通用的CPU。...开发人员可以利用C言、OpenCL、Fortran、c++等为CUDA架构编写程序。简单来理解，cuda就是NVidia提供的可以将显卡进行并行运算的一种软件驱动。...cuda选择可以看到官方推荐当前与Pytorch1.4适配的版本是cuda9.2和cuda10.1,因此我们可以选择cuda10.1来进行安装。 首先我们要确定本机是否有独立显卡。...进入cuda安装官网：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 可以看到当前最新的cuda版本为CUDA Toolkit 10.2，但是由于需要适配...NVIDIA cuDNN可以集成到更高级别的机器学习框架中，如caffe、tensorflow、pytorch、mxnet等。
需求 Linux 服务器上的 1080Ti 显卡驱动为387， CUDA 9，比较老旧，需要更换成可以运行pytorch 1.6的环境。...84:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation Device 1b06 (rev a1) 其中 Device 1b06 即为 1080Ti 可以进一步查看左边编号下的显卡信息...pytorch.org/get-started/previous-versions/ 我们需要安装pytorch1.6的环境,因此需要10.2 以上的Cuda版本....CUDA 7.0 (7.0.28) >= 346.46 >= 347.62 此时我们已经确定了当前环境为 64位 Ubuntu 16.04，显卡 1080Ti 目标 Cuda 10.2 以上,...也不建议选择最新的,应用开发有可能跟不上,够用就好) 我下载了 NVIDIA-Linux-x86_64-450.80.02.run 安装驱动 需要强调的是我现在的安装环境是Linux服务器,没有图形界面,使用图形界面的同志不要按照此方案安装
导语：TensorRT立项之初的名字叫做GPU Inference Engine(简称GIE)，是NVIDIA 推出的一款基于CUDA和cudnn的神经网络推断加速引擎，TensorRT现已支持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快速和高效的部署推理。...我的cuda10.2的机器实际需要装cuda10.1的驱动才能运行起来，而cuda10.1只能装TensorRT6。...可以在机器上安装cuda10.1和cuda10.2两个版本，把cuda10.1软链接到/usr/local/cuda，用cuda10.2去完成TRT7的安装。...ONNX是一种开放格式，它可以让我们的算法及模型在不同的框架之间的迁移，Caffe2、PyTorch、TensorFlow、MXNet等主流框架都对ONNX有着不同程度的支持。
环境：Cuda10.2+tensorflow-gpu1.13.2 Mask R-CNN是一个实例分割算法，可以用来做“目标检测”、“目标实例分割”、“目标关键点检测”。...>=1.3.0 keras>=2.0.8 opencv-python h5py imgaug 关于CUDA+tensorflow-gpu的安装可以参考我的另一篇博文 Windows10下安装Anaconda...，导致中间出现各种报错，这里建议使用conda install tensorflow***代替pip install tensorflow***（虽然我之前一直用的pip install 也都没有问题，...比如我的电脑上cuda就是10.2版本的，但是需要的tensorflow版本只支持到cuda10.0。...如果你用pip安装，这种情况下你就要手动重新配cuda，但是用conda安装，他会自动帮你把需要的cudatoolkit一起安装上。这是用conda安装时，自动装下来的包有cudatoolkit。
1.x的版本 ，有是有要用tensorflow2.x的版本，有是有需要pytorh的版本，多以新建一个环境很重要。...弄完上述之后，就可以安装pytorch gpu版本了，是不是很激动，稍等，对了这个gpu你的电脑支不支持还得看你英伟达的显卡，我的是gtx1660ti是没问题，一般的gpu都支持，至于安装的是cuda什么版本的还真的要去看你的英伟达显卡的型号了...在下面所以我安装的10.2的，以下的版本都可以安装。如果你的呆脑没有英伟达显卡的就直接None安装CPU版本的吧。 3、按照官网的方法安装pytorch 链接: Pytorch下载地址. ?...尽量选择stable稳定版本，我选择的是上面的windows版本，conda安装，Python语言,CUDA版本是10.2 然后复制 run this command 上面的网址： conda install...因此，只需要将-c pytorch语句去掉，就可以使用清华镜像源快速安装pytorch了。因为我们要使用清华镜像源进行安装（清华镜像源的配置如上第2点） 这样安装速度真的超快》》》》 ?
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