Pip是用于安装Python软件包的工具。 使用pip,您可以从Python软件包索引库(PyPI)和其他软件包索引中搜索,下载和安装软件包。
GRUB 是linux下最常用的 bootloader,在电脑开机后负责加载操作系统内核,再由内核完成系统其他部分的初始化,GRUB2是基于GRUB开发的更加强大的版本
近日,新入一台RTX3080的服务器,目前好像还没办法很方便地在 RTX 30 系列 GPU上通过 pip/conda 安装 TensorFlow 或 PyTorch。因为这些 GPU 需要 CUDA 11.1,而当前主流的 TensorFlow/PyTorch 版本不是针对 CUDA 11.1 编译的。现在要在 30XX GPU 上运行这些库的话,需要很强的动手能力,手动编译或者用英伟达 docker 容器。
AI 视频生成领域近期算是非常热闹,个人也是非常的感兴趣,奈何电脑不给力,在搭建的过程中总是提示各种各样的问题 , 不过天无绝人之路, 最近 腾讯云高性能应用服务(Hyper Application Inventor,HAI) 活动正在如火如荼的进行着, 因此决定挑战一下, 看下在HAI 上搭建 AI 动画生成框架 MagicAnimate 是否会有不一样的收获.
PyTorch1.3以后添加了对移动端的支持,我曾尝试过将模型转入移动端,花了很多功夫,把检测+识别的所有代码都转成TorchScript之后,放到移动端运行,却发现在移动端的推理速度比PC慢了好几倍,不得不放弃这个方案。
Ubuntu 20.04随附Python 3.8。 您可以通过键入以下内容来验证系统上是否安装了Python:
前几天,我们用虚拟机安装了Ubuntu 20.04。今天,我们来安装一些常用的工具,比如Pycharm。 Pycharm是一种用来开发Python的IDE,归结两个字,好用!
多对象追踪(Multi- Object Tracking, MOT) 在计算机视觉领域有着广泛且重要的应用。大到可以用在多目标导弹跟踪、市中心人流统计, 小到可以用在统计鱼池里的观赏鱼类等等。本篇文章将会带您了解百度飞桨目标检测套件PaddleDetection项目里的 FairMOT模型,并通过Intel的 OpenVINO将其转换成ONNX通用模型,最终在计算机上运行此AI模型实现行人检测项目。
Memcached 是一个免费并且开源的高性能内存键值数据库。它主要用于系统缓存,通过缓存数据库中的结果来提高应用的响应速度。
腾讯云和华为云ubuntu20.04系统中安装tccli (sudo pip install tccli),报错“ERROR: launchpadlib 1.10.6 requires testresources, which is not installed.”
记录时间:2021年1月31日 版本:Ubuntu20.04、cuda11.0、cudnn对应的版本、pytorch对应的版本。我的电脑安装win10+Ubuntu20.04双系统,中途会重启进入windows系统进行一些下载。
python2 已经被官方抛弃了, 导致新的发型版ubuntu 20.04默认没有python2,
这篇文章来自@Norah C.Ⅳ老哥投稿。爆肝两天,终于成功了……,从Windows物理机、Win10虚拟机、Ubuntu 20.04,到Ubuntu 18.04,太难了,简单记录下安装过程和踩坑记录。
需求如标题,需要将Flask项目部署至远程服务器中的Docker容器内,并实现远程访问。本文将从零开始进行操作。
Ubuntu是目前领先的开源操作系统,它将于2020年4月23日发布名为Ubuntu 20.04 LTS Focal Fossa的新版本。目前,开发人员版本可供测试。这个Ubuntu的新版本将是一个长期支持(LTS)版本。Ubuntu Focal Fossa将在未来5年内提供。新版本有许多值得期待的新功能。Ubuntu已经在2020年1月9日的测试期内发布了Focal Fossa 20.04 LTS版本。在稳定版和LTS版发布之前,网上上有一个开发人员版。
其中“usr/share/virtualenvwrapper/virtualenvwrapper.sh”这一句与其他Ubuntu版本有所不同,其他大佬在比如Ubuntu18.04上是“source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh”,具体文件位置可以自己找到然后填上 Tip:如果找不到virtualenvwrapper.sh,可以使用以下命令查找文件所在路径,将查找到的路径更换即可。
【导语】本文为大家介绍了一个TensorRT int8 量化部署 NanoDet 模型的教程,并开源了全部代码。主要是教你如何搭建tensorrt环境,对pytorch模型做onnx格式转换,onnx模型做tensorrt int8量化,及对量化后的模型做推理,实测在1070显卡做到了2ms一帧!
本篇文章,将聊聊如何在容器中完成支持多 CPU 架构(x86、ARM)、多种 CPU 类型(Intel、AMD)的 OpenBLAS 的 Docker 镜像,来让包括 Milvus 在内的,使用 OpenBLAS 的软件的 Docker 镜像构建可以“又稳又快”。
V853支持最高1T NPU算力,在进行NPU相关开发前,需要先配置NPU开发环境。
对于使用神经网络模型来说,我们主要关注的是模型的输入和输出。在 ML.NET 中使用 ONNX 模型时,我们就需要了解这些信息,以便在构成神经网络的所有层之间生成连接映射。
本文主要来自 https://rubikscode.net/2021/10/25/using-huggingface-transformers-with-ml-net/ ,根据自己的理解做了一些修改。ML.NET 集成的ONNX运行时,Hugginface提供了一种以ONNX格式导出Transformers的方法。 首先以 ONNX 文件格式导出 Hugginface Transformer , ML.NET 然后将其加载到 ONNX 运行时中。
使用 Jetson Orin Nano 在 Ubuntu 20.04 中编译安装 ROS2 Foxy
WSL(Windows Subsystem for Linux)是微软开发的一种技术,允许在Windows操作系统上运行Linux发行版的用户空间。它为开发人员提供了在Windows环境中使用Linux工具和命令行界面的能力,同时无需在系统中安装完整的虚拟机或进行双重引导。
Android Studio 4.0 已经发布了。以下是在Ubuntu 18.04,Ubuntu 19.10,Ubuntu 20.04中安装它的方法。
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这里的操作系统使用的是Ubuntu 18.04,下载支持Python 3.6的Anaconda:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
本文将介绍一个实时指令唤醒的程序,可以添加任意的指令,实时录音一旦检测到指令语音,激活程序。同时还支持指令微调、提高指令的准确率。
最近,我们研发团队遇到了一个棘手的问题。一台用于研发,多人使用的 Jetson Orin 设备突然无法让大家连接了,显示密码错误。每个团队成员都表示没有修改过密码,这让我不禁开始怀疑是否遭遇了网络攻击,或者不安全的远程工具连接导致了这个问题。
Polygraphy在我进行模型精度检测和模型推理速度的过程中都有用到,因此在这做一个简单的介绍。
RKNN(Rockchip Neural Network)是由瑞芯微(Rockchip)推出的神经网络加速器和推理引擎。它是一种硬件加速器,专门用于在瑞芯微的处理器上执行神经网络推理任务,提高神经网络模型在嵌入式设备上的性能。
这次被拿来折腾的是hax的免费vps,纯ipv6,7天有效期,可无限续期,但是配置也低的可怜,只有450m的运行内存,127m的swap,硬盘总共就只有5g,一开始想装Debian11,就选了Debian11之后让它rebuild vps了
之后,按照提示安装,成功后重启即可。 如果提示安装失败,不要着急重启;可重复上述步骤,多试几次。
在使用 GPU 服务器安装 GluonTS 做时间序列预测有关的项目时,报错如下(吐槽,用 MXNet 的时候,经常遇到报错emmm):
如果你对 JDK 和 JRE 有什么误解或者之间有什么关系还不是非常熟悉的话,请自行脑补下。
Ubuntu 19.10 生命周期将在今年 7 月结束,之后一段时间内最大的版本则是 Ubuntu 20.04 LTS,其重大更新和改进将在 2030 年前终止。20.04 是 Ubuntu 的第 8 个 LTS 版本,计划于今年 4 月 23 日发布。
我在知乎上开了一个新的专栏[1],想持续聊聊“向量数据库”相关的内容。本篇聊聊向量数据库领域,知名的开源技术项目:Milvus。
Docker 容器不会自动看到您系统的 GPU。这会导致依赖 GPU 的工作负载(例如机器学习框架)的性能降低。以下是将主机的 NVIDIA GPU 公开给容器的方法。
如果说目标检测落地最广的是哪个算法,yolo系列肯定有一席之地,本文为大家介绍yolov5s 4.0模型如何转换为caffe模型并推理,据我所知,华为海思NNIE只支持caffe模型的转换,所以yolov5模型要想在海思芯片上部署,转换为caffe模型是有必要的(在我的1070显卡上,yolov5s 4.0 的模型inference做到了11ms一帧!)
WSL全称为Windows Subsystem for Linux,官网译为:适用于 Linux 的 Windows 子系统 (WSL)
YOLOv5 于2020年6月发布!一经推出,便得到CV圈的瞩目,目前在各大目标检测竞赛、落地实战项目中得到广泛应用。
VisualDL是一个面向深度学习任务设计的可视化工具,包含了scalar、参数分布、模型结构、图像可视化等功能。可以这样说:“所见即所得”。我们可以借助VisualDL来观察我们训练的情况,方便我们对训练的模型进行分析,改善模型的收敛情况。
目标:在 docke 容器中使用 ffmpeg 并可以调用 GPU(nvidia) 构建镜像 DockerfileFROM nvidia/cuda:11.1.1-base-ubuntu20.04 ENV TZ=Asia/Shanghai \ LANG=C.UTF-8 RUN ln -snf /usr/share/zoneinfo/$TZ /etc/localtime && echo $TZ > /etc/timezone \ && sed -i 's/archive.ubuntu.com/mi
【GiantPandaCV导语】本文为大家介绍了一个caffe部署yolov5 模型的教程,并开源了全部代码。主要是教你如何搭建caffe推理环境,对yolov5模型做onnx格式转换,onnx模型转caffe模型,实测在1070显卡做到了11ms一帧!
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/336429888
描述:解决流程与CentOS7更改密码原理差不多都是通过修复模式进入单用户模式进行更改重置密码;
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