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
cmake版本之间会有命令差异,高版本中会舍弃一些低版本中的命令。而网上找到的大部分的cuda程序cmake文件都是基于低版本的,基本上都是有 add_cuda_executable 这个命令的版本。而这个命令在高版本中丢弃了,所以要修改
查看cuda11支持的vs版本:https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-microsoft-windows/index.html
QBDI全名为QuarkslaB Dynamicbinary Instrumentation,它是一个模块化的跨平台以及跨架构的DBI框架。该工具目前支持Linux、macOS、Android、iOS和Windows操作系统,支持的架构有x86、x86-64、ARM和AArch64架构。QBDI的模块化特征意味着它不需要包含任何首选的注入方法,并且可以结合外部注入工具一起使用。QBDI包含了一个基于LD_PRELOAD的小型Linux以及一个动态可执行的macOS注入器(QBDIPreload),它们是QBDI的Python绑定基础,即pyQBDI。QBDI还整合了Frida,一个动态指令工具集。
来源丨https://learnopencv.com/how-to-use-opencv-dnn-module-with-nvidia-gpu-on-windows
本周我们在社区问答中精选出开发者在使用Linux安装时遇到的技术难题,可以到PaddlePaddle公众号【常见问答】专栏上寻求解决方案,更好的帮助新用户在安装过程中答疑解惑。
按照以前的经验,编译Tesseract 3.05就是去GitHub上找一个已经解决了依赖关系(如Leptonica等)的VS2015解决方案,然后在VS中编译生成?是不是最痛苦的地方就是找不到这样的解决方案,或者在自己的Windows中不能正常编译?
xmake 是一个基于 Lua 的轻量级跨平台构建工具,使用 xmake.lua 维护项目构建,相比 makefile/CMakeLists.txt,配置语法更加简洁直观,对新手非常友好,短时间内就能快速入门,能够让用户把更多的精力集中在实际的项目开发上。
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。
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~
GYP (Generate Your Project) ,用于产生跨平台的项目文件。如在 Mac 下产生 XCode 的工程文件,在Windows下生成 VS 工程文件,以及 Ninja 文件。
参考前文 windows 10安装CUDA和cuDNN,地址是:https://xugaoxiang.com/2019/12/18/windows-10-cuda-cudnn/, 这里不再赘述。
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。
直接运行build_win.cmd文件即可,在执行之前可以先检查一下python的版本,Caffe-windows只支持python2.7与python3.5两个python版本,其它都不支持!我的执行如下:
写这篇文章的主要目的是为了总结这一个多月对tensorflow应用到c++语言上面走过的路。因为身边的人都少有使用c++实现tensorflow的使用,都是自己一点坑一点坑踩过来。所以想总结一番,也分享给大家一起探讨。第一次写,写的不好的地方请大家多多指正。我是在Github下载tensorflow源码,编译可以供vs2015使用的tensorflow库,然后将我们项目training得到的.ckpt文件固定成.pb文件,经过c++调用,跑出了想要做到的效果。这里介绍的是如何编译供c++使用的tensorflow库,并且是GPU版本。
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.
参考 Caffe2 - (一)Source 安装及问题解决 和 Caffe2 官方 Install Instructions.
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。
从官网https://www.anaconda.com/download/(但是官网上已经难找到python3.6版本了我这里有)下载Anaconda的安装程序,在该页面选择你电脑所对应的系统(Windows、macOS or Linux)以及操作系统位数(64位 or 32位)。至于是Python的版本是3.6还是2.7,这里推荐你使用Python 3.6 version,因为Python2终究会停止维护。以Windows及64位系统为例,下载Python 3.6 version的选择界面如图1所示。
在Android NDK开发中,有时候会遇到一个常见的错误:sh ndk-build.cmd command not found。这个错误通常出现在使用Windows操作系统进行NDK编译时。
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
1.http://pointclouds.org/documentation/tutorials/compiling_pcl_windows.php#compiling-pcl-windows
继上次的翻车之后,我算是有了些经验,同时机器上也装了些共通的依赖库,由于上项目最后的错误解决不了就放那里了,开始搞一下这个项目,这和上一个项目的目的是一样的,都是借助GPU进行加速计算的可视化工具,但此项目是用netbeans开发的,在文件结构上要比上一个复杂的多,而且采用的是CMakeList.txt的方式,应该算比较正式的C++项目了吧。
这一章我们介绍如何安装新版本的PaddlePaddle,这里说的新版本主要是说Fluid版本。Fluid 是设计用来让用户像Pytorch和Tensorflow Eager Execution一样执行程序。在这些系统中,不再有模型这个概念,应用也不再包含一个用于描述Operator图或者一系列层的符号描述,而是像通用程序那样描述训练或者预测的过程。也就是说PaddlePaddle从Fluid版本开始使用动态图机制,所以我们这个系列也是使用Fluid版本编写的教程。
上一篇我们写了一个最基本的Hello Engine,并用Visual Studio的命令行工具,cl.exe进行了编译。
error C2039: “ac_strlen”: 不是 “std” 的成员 vs2019编译cgal5.5出现的错误, vc14.2-x64\include\boost-1_82\boost\math\policies\error_handling.hpp(101,39): error C2039: “ac_strlen”: 不是 “std” 的成员
OpenCV是一个基于(开源)发行的跨平台计算机视觉库。CUDA是由NVIDIA所推出的一种集成技术,透过这个技术,用户可利用NVIDIA的GeForce 8以后的GPU和较新的QuadroGPU进行计算。本文将不涉及OpenCV或者CUDA的更多介绍和使用,主要是提供了对特定版本编译时遇到问题的解决方案。
python+opencv已经比较成熟了,但是比起go,python太缺乏秩序,所以打算后面用go玩opencv。
AI 研习社消息,日前, Facebook 人工智能研究院发布 wav2letter 工具包,它是一个简单高效的端到端自动语音识别(ASR)系统,实现了 Wav2Letter: an End-to-End ConvNet-based Speech Recognition System 和 Letter-Based Speech Recognition with Gated ConvNets 这两篇论文中提出的架构。如果大家想现在就开始使用这个工具进行语音识别,Facebook 提供 Librispeech
对大型项目来说,必然会有很多的依赖项。特别是现代化的组件都会尝试去复用社区资源。而对于C/C++而言,依赖管理一直是一个比较头大的问题。 很多老式的系统和工具都会尝试去走相对标准化的安装过程,比如说用 pkg-config 或者用系统自带的包管理工具装在系统默认路径里。 当然这样很不方便,也不容易定制组件。我使用 cmake 比较多,所以一直以来在我的 atframework 项目集中有一个 utility 项目 atframe_utils,里面包含一些常用的构建脚本。 并且在 atsf4g-co 中实现了一些简单的包管理和构建流程。
由于需要,最近得重新运行一个CUDA项目,但我苦于没有经验,只能从编译开始入门一下,不过还是不算难的,难的是原项目代码不保证质量,而且有若干无关文件,且运行环境未知、各模块的运行版本也不是很清楚,导致搞了一大堆操作(应该是正确的)最后却没跑起来,是的,这是一篇翻车笔记。
版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明源地址。 https://blog.csdn.net/10km/article/details/79292115
区别于其他入门教程的“手把手式”,本文更强调“因”而非“果”。我之所以加上“通用”字样,是因为在你了解了这个开发环境之后,那些很low的错误你就不会犯了。 大家都知道深度学习涉及到大量的模型、算法,看着那些乱糟糟的公式符号,心中一定是“WTF”。我想说的是,这些你都不要管,所谓车到山前必有路。 # 所需安装包 # 通常以我的习惯是以最简单的方式来接触一门新的技术,并且尽量抛弃新的(边缘)技术的介入,如果因为一些其他因素来导致学习树的不断扩大,会变得很低效,所以我们直击核心。以最常用的windows环境为例。
Sanitizers是谷歌发起的开源工具集,包括了Address Sanitizer, undefined behavior Sanitizer, Thread Sanitizer, Leak Sanitizer。GCC从4.8版本开始支持Address sanitizer和Thread Sanitizer,4.9版本开始支持Leak Sanitizer和undefined behavior Sanitizer。
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。
上周点云公众号开启了学习模式,由博主分配任务,半个月甚至一个月参与学习小伙伴的反馈给群主,并在微信交流群中进行学术交流,加强大家的阅读文献能力,并提高公众号的分享效果。在此期待更多的同学能参与进来!
本文主要讲解 FFmpeg 相关知识,以及在 Windows 下编译 FFmpeg 源码以及使用。
Visual Studio 2022 正式版于发布。新版本带有 go-live 许可证,可供生产使用。在 Visual Studio 2019 的基础上,新版集成开发坏境提供了非常多的改进,包括对 64 位、.NET 6 和 C++ 20 的支持,为核心调试器提供更好的性能,并在实时共享会话中支持文本聊天。
原文:Github 项目 - OpenPose 在 Ubuntu 的安装 - AIUAI
一直有人在研习社问我,怎么去做OpenCV + CUDA的加速支持。其实网上用搜索引擎就可以找到一堆文章,但是其实你会发现,按照他们的做法基本都不会成功,原因是因为文章中使用的OpenCV版本太老旧、英伟达GPU的CUDA库也太久远。其实这个都不是主要原因,真实原因是OpenCV4跟之前的版本,编译CUDA的方法不一样了。所以感觉有必要自己写一遍,作为全网第一个OpenCV4 + CUDA + GPU编译与代码测试的教程给大家。希望大家都可以获得此技能,整个教程分为如下几个部分:
下图是CSPNet中统计的目前的State of the Art的目标检测模型。其中从csresnext50-panet-spp-optimal模型是CSPNet中提出来的,可以结合AlexeyAB版本的Darknet就可以实现。
本文将通过一个经典的 “tensorflow找不到dll” 问题来入手,给大家一个如何找到缺失dll的办法,进而再分享一个windows上排查问题的好工具(因为大多开发者在windows上开发&在linux上部署,windows还是绕不过)。
本文将详细介绍如何使用CMake编译OpenCV4.8 CUDA版本并给出Demo演示,方便大家学习使用。
在Andorid Studio不支持JNI开发之前大家一般都是使用Eclipse开发JNI,各种配置让人觉得很蛋疼。从Andorid Studio支持JNI开发后,让我们开发JNI变的如此简单。
因为他们是新装的系统,给他们装的是Win7 32bit的系统,其它什么都没安装,根据网上的说明,估计是两个问题。
最近接触 cef 非常多,有些功能没有做过就去 cef 官网的 cef_client demo 中查找示例,所以第一步是先把他给编译通过,网络上看过一些方法和例子需要单独下载 CMake,其实 VS2017 自带了这个功能。在你安装 VS2017 的时候默认勾选了 CMake 工具集。我们直接使用 CMake 工具打开项目就可以了,如下所示:
首先说明的是,这个帖子是成功的编译了dll,但是这个dll使用的时候还是很容易出现各种问题的。
安装ubuntu好多次了, 每次安装都有一些重复步骤要走, 但是这些步骤又比较细, 不用的时间一长就忘记了, 所以在这里单独记录一下, 省的每次都要google.
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云