动态链接和静态链接是两种不同的链接方式,它们之间的主要区别在于代码的加载时间和内存使用方式。
代码链接上一篇文章已经显示。目前最新版的SECOND已经集成了PointPillars功能。
Libtorch是Pytorch的C++接口,实现了在C++中进行网络训练、网络推理的功能。
点击上方蓝字关注我们 微信公众号:OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 前言 OpenCV开发者基本技能之一就是要从源码编译OpenCV生成各种裁剪版本的OpenCV库,同时根据需要编译源码生产支持CUDA加速版本的OpenCV库。 但是,很多开发者还是编译中会遇到各种问题,被迫放弃!可以说还没用CUDA加速就已经自我放弃啦! 所以周末我又重新编译了一遍,针对各种问题,帮大家理清了对策,帮助大家可以完成OpenCV+CUDA编译,实现性能加速! 软件版本信息:
最近导师安排了一个论文模型复现的工作,奈何硬件条件不够,只能到处搜罗免费的GPU资源,过上了白嫖百家GPU资源的日子,这时候刚好遇见了腾讯的GPU云服务器体验活动,可谓是久旱逢甘霖。作为一名零基础小白,现将自己使用GPU云服务器(以Windows系统为例)搭建自己的深度学习环境的过程记录下来,方便大家参考。
可能我们有时候已经习惯了使用大型IDE去编写一些C++工程,经常使用大型IDE例如VS、Clion、VC++6.0,这些大型的软件都已经为我们提供好了编译链接工具,我们不需要自己去手动设置编译器,也不需要了解相关知识就可以写代码进行编译运行。
OpenCV4.x + CUDA概述 OpenCV4.x中关于CUDA加速的内容主要有两个部分,第一部分是之前OpenCV支持的图像处理与对象检测传统算法的CUDA加速;第二部分是OpenCV4.2版本之后开始支持的针对深度学习卷积神经网络模型的CUDA加速。这些内容都在OpenCV的扩展模块中,想要获取这OpenCV CUDA的支持,必须首先编译OpenCV CUDA相关的模块,这里主要是开展模块以CUDA开头的那些。此外编译的电脑或者PC必须有N卡(英伟达GPU卡),并且按照好了正确版本的驱动与cuDN
PyTorch 提供了大量与神经网络、任意张量代数、数据处理和其他目的相关的操作。然而,您可能仍然需要更定制化的操作。例如,您可能想使用在论文中找到的新型激活函数,或者实现您作为研究的一部分开发的操作。
点击上方蓝字关注我们 微信公众号:OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 简介 相信各位开发者在初次使用OpenCV时都遇到过这样的问题:网上搜索OpenCV编译教程,按照教程一步步做,执行CMake命令时怎么就卡在下载软件包 ADE: Download: v0.1.1f.zip 不动了? 事实上,为了增强自身性能和避免重复造轮子,OpenCV使用了一些第三方软件库,例如FFmpeg,oneTBB和ADE等等。在OpenCV构建过程中,根据用户的选择,CMake脚本会实时的从GitHub下
今天的深度学习应用程序包括复杂的多阶段预处理数据流水线,其中包括主要在 CPU 上执行的计算密集型步骤。例如,在 CPU 上执行诸如从磁盘加载数据、解码、剪裁、随机调整大小、颜色和空间增强以及格式转换等步骤,限制了训练和推理任务的性能和可扩展性。此外,今天的深度学习框架有多个数据预处理实现,这导致诸如训练和推理工作流的可移植性以及代码可维护性等挑战。
Pytorch我们都熟悉,是一个优秀的深度学习的运行库,但我们可能也知道Pytorch的前身torch。Torch也是一个优秀的深度学习库,运行语言是lua语言。既然我们有了Pytorch,为什么还要装torch呢?
填一个之前的坑啊,本篇的姊妹篇——利用Pytorch的C++前端(libtorch)读取预训练权重并进行预测 这篇文章中已经说明了如何在Ubuntu系统中使用libtorch做预测,当初也有朋友问我如何在Windows之下尝试使用libtorch,当时因为时间关系没有去看,后来就给忘了…现在有时间了当然要尝试一下~
libtorch cross compile on aarch64-linux-gnu-gcc include torchvision
本篇使用的平台为Ubuntu,Windows平台的请看Pytorch的C++端(libtorch)在Windows中的使用
自大语言模型 (LLM) 成为热点话题以来,涌现了一大批中文大语言模型并在优化平台中得到了积极部署。ChatGLM 正是广受好评的主流中文大语言模型之一。
最近在浅尝Pytorch的源码,利用业余时间去品读品读,看着看着,第一次对Pytorch有了重新的认识。 原来现在Pytorch的版图是如此之大,Pytorch已经不是一年前的Pytorch了。
Apache TVM 是一个相对较新的 Apache 项目,以深度学习模型推理的性能大幅改进为目标。它属于一种叫做模型编译器(model compilers) 的新技术: 它以高级框架(如 PyTorch 或 TensorFlow)中编写的模型作为输入,生成一个为在特定硬件平台上运行而优化的二进制包作为输出。
Ps: 目前本框架在持续开发中,后续将支持GPU版本.也欢迎有志之士一块维护本框架. 欢迎Star.
一个具备群体课堂专注度分析、考试作弊系统、动态点名等功能的Python智慧教室,使用多人姿态估计、情绪识别、人脸识别、静默活体检测等技术。
Apache TVM is an effort undergoing incubation at The Apache Software Foundation (ASF), sponsored by the Apache Incubator. Incubation is required of all newly accepted projects until a further review indicates that the infrastructure, communications, and decision making process have stabilized in a manner consistent with other successful ASF projects. While incubation status is not necessarily a reflection of the completeness or stability of the code, it does indicate that the project has yet to be fully endorsed by the ASF.
一个月黑风高、万籁俱静的夜晚,MMDeploy 社区群里传来一阵躁动,群友们纷纷直呼:牛啊,强啊!
本文介绍了在 PyTorch 中编译源代码时可能会遇到的一些问题和解决方法。包括安装依赖项、设置环境变量、编译 CUDA 版本以及使用 pip 安装 PyTorch。在编译过程中,可能会遇到缺少 libstdc++、version `GLIBCXX_3.4.21' not found、ModuleNotFoundError: No module named 'torch._C' 等错误。通过执行 export CC=gcc-4.9 和 export CXX=g++-4.9,可以解决缺少 libstdc++ 的问题。如果遇到其他问题,可以尝试通过设置环境变量、安装 libgcc 和修改 pytorch 目录来解决。
torch.cuda.get_device_name(0) 返回gpu名字,设备索引默认从0开始;
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。
概述 由于需要在Ubuntu 16.04安装多个深度学习框架所以通过博客记录一下安装过程中的坑以及一些关键步骤。这个时候我们需要安装自己需要包装。下面我们通过一步一步开始安装自己数据。记录安装了如下软件和支持: * Cuda 9.1 * cuDnn 9.0 * OpenCV 3.4 Support Python2.7 Python3.4 Cuda OpenGL OpenBLAS * Mxnet Pytorch Tensorflow 安装 安装预编译包 我们先来安装cuda,首先通过官网下载你所需要
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。
随着大模型项目的开源环境越来越好,大家在本地部署一个大语言模型跑demo应该是一件很简单的事情。但是要将模型运行到生产环境,就需要考虑模型运行性能,GPU资源的调度,高并发场景的支持等情况了。
根据实际安装需要,选择 “仅安装python接口” 或 “同时安装python/c++接口” 其中一种即可。
CSDN 叶庭云:https://yetingyun.blog.csdn.net/
最新的caffe2 已经移到pytorch中去了,直接下载其中的代码然后按照官方教程就可以了。
在疫情期间,大家出门都是需要带口罩的,因此,口罩对于大家来说再熟悉不过了,本文我们来做两个与口罩相关的事情。
「上一篇教程:」 https://godweiyang.com/2021/03/18/torch-cpp-cuda
地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/363319763
本文主要讲解如何将pytorch的模型部署到c++平台上的模型流程,按顺序分为四大块详细说明了模型转换、保存序列化模型、C ++中加载序列化的PyTorch模型以及执行Script Module。
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。
前段时间研究了Pytorch的环境配置,之后便从github上下载了yolov5的源码,并在自己的电脑端配置好对应的环境并运行,最后发现生成的权重文件yolov5s.pt不仅可以通过量化压缩成onxx模型,而且还可以使用TensorRT推理加速生成engine模型,这对使得模型部署在移动端具有很大的优势,于是便尝试着在自己的电脑上通过TensorRT部署yolov5模型。 现在网上有很多可以参考的博客,但大多数都是针对某一个环节进行了仔细的解释说明,这在前期的学习中不免会让人产生云里雾里的感觉,难以从一个全局的角度去看待这个问题,换句话说就是很少有把整个流程先总结下来,先让我们知道需要那些模块,该准备些什么模块,以及这些模块之间又有什么样的联系,然后再细分到各个小模块去说明解释。所以今天就从这个角度去发出,总结一下最近学习的一些内容。在此之前假设你已经掌握了Pytorch、CUDA、cuDNN的基础知识以及配置好了yolov5的环境并调试运行过源码
要想AI学的好,那就得linux系统用的好。放弃windows系统,只用linux系统是你学习AI,或者说做一个合格程序猿的基础。今天就手把手教大家如何在linux系统上配置OpenCV和Caffe,这也是大家在学习过程中,最让人头疼的两个环境。
Windows PyTorch有两个受支持的组件:MKL和MAGMA。 以下是使用它们构建的步骤。
平台: win10(版本1709) CPU:i5-7400 显卡:1060 6G 内容:8G
在这篇文章中,我们对如何使用Libtorch进行MNIST分类模型的训练和测试进行详细描述。首先会浏览官方MNIST示例,然后对其进行模块化重构,为后续别的模型的训练提供 codebase。
本文对深度学习两种模型部署方式进行总结和梳理。一种是基于web服务端的模型部署,一种是基于C++软件集成的方式进行部署。
环境 Ubuntu -18.04.1, opencv3.4.0 , python 3.6, cmake 3.5.0, pytorch 1.0。
这个包的2.2.7.1版本的setup.py源代码中依赖的numpy>=>=1.17,因此导致用pip安装的时候报错,所以从github下载2.2.7.1的源码并安装。
Tengine 是 OPEN AI LAB 推出的边缘 AI 计算框架,致力于解决 AIoT 产业链碎片化问题,加速 AI 产业化落地。Tengine 为了解决 AIoT 应用落地问题,重点关注嵌入式设备上的边缘 AI 计算推理,为海量 AIoT 应用和设备提供高性能 AI 推理的技术赋能。
Dockerfile 是一个用来构建镜像的文本文件,文本内容包含了一条条构建镜像所需的指令和说明。
经过几个月的努力,小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4,小白与出版社沟通,提前在公众号上连载部分内容,请持续关注小白。
本文主要介绍如何使用TNN来对模型性能进行分析,并打印网络结构的每一个op耗时。主要步骤TNN的官方文档已经有介绍,但是官方使用平台都是基于Linux系统进行一些编译操作。
安装OpenCV时的环境配置以及扩展模块的编译对于多数新手来说都是令人头疼的问题,希望通过这篇文章可以帮助新手们一次搞定OpenCV的安装与扩展模块编译问题。
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