之前一直看到有用户反应根据github上Nvidia深度学习教程在使用git clone jetson-inference命令到Jetson平台后,执行cmake .....(1)安装git和cmake, 并检出库到本地: sudo apt-get install git cmake git clone https://github.com/dusty-nv/jetson-inference...(2)更新submodule cd jetson-inference git submodule update --init (3)切换到国内镜像: sed -in-place -e 's@https...://nvidia.box.com/shared/static@https://bbs.gpuworld.cn/mirror@g' CMakePreBuild.sh (4)编译jetson-inference
前面如果已经在Jetson TX2安装好JetPack和Caffe(【入门篇】一个小白在Jetson TX2上安装caffe的踩坑之旅 ),我们接下来可以尝试在Jetson TX2上跑一些深度学习的测试代码...从 jetson-inference 源上复制: $ git clone http://github.com/dusty-nv/jetson-inference 3.配置cmake: $ cd jetson-inference...$ mkdir build $ cd build $ cmake ../ 4.编译项目: $ cd jetson-inference/build $ make 运行到这一步,可能会出现错误,提示nvidia.app.box.com...这个时候我们查看一下Jetson-inference下有哪些文件: ? 2 接下来我们开始用Imagenet来做图像分类。...首先进入此目录: $ cd jetson-inference/build/aarch64/bin 我们进到这个目录里也可以看到已经有不少图片 ?
注 之前本公众号发布了一个教程【入门篇】Jetson TX2深度学习Inference初体验,里面提到一个步骤,就是可能会出现错误,提示nvidia.app.box.com链接不上,导致模块下载不下来。...感觉国内的网git clone jetson-inference到 jetson TX2(TX1类似)后,进行cmake后会出一个较大的问题,也许你的网没问题,那就OK,如果网不行,像我这样的,那就真心的坑了...说说的遇到的情况吧,就是git clone jetson-inference后,执行cmake .....而问题就出在这,打开CMakePreBuild.sh后,就能知道里面是网址,是所需要下载的依赖项,(为啥官方不直接把这些依赖项直接放在jetson-inference中呢,因为这些依赖项实在是太大了有1.7...articleid=139 2、从GitHub上clone 好 jetson-inference后,要打开CMakePreBuild.sh文件,然后分别对应链接下载文件,全部下载好后就放到data
计算预测的概率分布与真实概率分布之间的交叉熵来评估预测性能,常用作分类模型的损失函数
ljs_audio_text_train_filelist.txt │ └── ljs_audio_text_val_filelist.txt ├── hparams.py ├── inference.ipynb...├── denoiser.py ├── distributed.py ├── glow_old.py ├── glow.py ├── inference.py...此时ALL文件夹里面会多出一个名为tacotron2的文件夹,在这个文件夹里有一个inference.ipynb文件,就是等会要用到的推理部分的代码 接着将预训练好的WaveGlow模型保存到waveglow...如果你自己没有训练tacotron2,官方也提供了一个训练好的模型文件 修改Inference代码 再次强调,我的实验环境是Colab,以下内容均为,文字解释在上,对应代码在下 首先需要确保tensorflow...sequence)).cuda().long() 生成梅尔谱输出,以及画出attention图 mel_outputs, mel_outputs_postnet, _, alignments = model.inference
在jetson-inference项目中集成了一个全双工的WebRTC 服务器,同时具备输入与输出的功能,主要具备以下特性: 启动一个内置的网络服务器; 通过jetson-utils接口与DNN推理管道无缝协作...现在就用Jetson-Inference的容器来进行这项任务,执行步骤非常简单,如下: 系统安装: 用docker容器来执行这个项目是非常简单的,只要执行以下指令就可以: $ git clone -...-recursive https://github.com/dusty-nv/jetson-inference $ cd jetson-inference $ docker/run.sh 配置HTTPS.../ SSL安全策略: 陪WebRTC配置安全策略很简单,只要执行下面四个步骤就行: $ cd /jetson-inference/data $ openssl req -x509 -newkey rsa...,执行如下: $ cd build/aarch/bin # 执行姿态识别,从浏览器上看结果: $ posenet.py /jetson-inference/data/Pose.mp4 webrtc:
对大脑和支配神经处理的原理的理解需要简洁的理论,能够解释一系列不同的现象,并且能够做出可检验的预测。在这里,我们回顾贝叶斯因果推理理论,该理论已经由几个研究小组...
另外一篇对结果进行了对比:《 On the Tractability of Neural Causal Inference》 and code: https://github.com/zecevic-matej
变分推断 Variational Inference 贝叶斯与近似贝叶斯 贝叶斯推断(Bayesian Inference) ,在贝叶斯推断中我们有观测数据 \mathrm{x} = \{\mathrm...变分推断 Variational Inference 我们经常利用贝叶斯公式求posterior distribution: p(\mathrm{z|x}) p(\mathrm{z|x}) = \dfrac...在贝叶斯统计中,所有的对于未知量的 推断(inference) 问题可以看做是对 后验概率(posterior) 的计算。...因此提出了 Variational Inference 来计算 posterior distribution 。...Variational Inference 核心思想主要包括两步: 假设一个用于近似的简单分布 q(\mathrm{z;\lambda}) 通过改变分布的参数 \lambda ,使 q(\mathrm
首先进入项目网页 https://github.com/dusty-nv/jetson-inference,在系统安装(System Setup)处里有三个部分: Setting up Jetson with...git cmake libpython3-dev python3-numpy $ git clone --recursive https://github.com/dusty-nv/jetson-inference...$ cd jetson-inference $ mkdir build && cd build $ cmake ../ 到这个步骤时,由于会执行 “预训练模型下载” 与 “ Pytorch 安装” 这两个步骤...Download Models 步骤中,没有将全部模型都下载的话,后面想要使用未下载的模型时,只要到 tools 目录下面执行 download-models.sh 即可,完整指令如下: $ cd ~/jetson-inference.../download-models.sh 接下来就要开始编译并安装 jetson-inference 项目的代码,如果前面的步骤没有跳到别的地方的话,现在应该在 <~/jetson-inferecne/build
Importing the Detection Dataset into DIGITS Creating DetectNet Model with DIGITS Testing DetectNet Model Inference...Dataset into DIGITS Generating Pretrained FCN-Alexnet Training FCN-Alexnet with DIGITS Testing Inference...链接地址:https://github.com/dusty-nv/jetson-inference/blob/master/README.md#table-of-contents 2 不少用户也反应怎么进行...5 ChatBot: Use TensorRT to Inference a TensorFlow Model 展示了如何利用TensorRT来加速Jetson上的TensorFlow推断 链接地址:https...再教一招NVIDIA Jetson TX2上的骚操作
Jetson NX介绍 Jetson NX是一款功能强大的边缘AI设备,它采用了紧凑型的Jetson NX模块。...系统安装 为Jetson NX安装系统,系统安装过程分为3步: 下载必要的软件及镜像 Jetson Nano Developer Kit SD卡映像 developer.nvidia.com/jetson-nano...- 存储模型参数的inference.pdiparams 获取方式有很多种,可以自己训练一个模型,并使用paddle.static.save_inference_model接口保存推理模型和参数 当然你也可以使用套件训练一个模型...,下载到Jetson NX 即可使用。...参考资料: Jetson Nano初体验之写入官方Ubuntu镜像 Jetson系列——Ubuntu18.04版本基础配置总结 在Jetson Nano上基于python部署Paddle Inference
项目地址: https://github.com/dusty-nv/jetson-inference/blob/master/docs/posenet.md 本教程使用平台:Jetson Nano,...Jetpack 4.6 安装Jetson Inference 依次运行以下命令: $ sudo apt-get update$ sudo apt-get install git cmake...libpython3-dev python3-numpy$ git clone --recursive https://github.com/dusty-nv/jetson-inference$ cd...jetson-inference$ mkdir build$ cd build$ cmake ../ 在这个步骤会执行 jetson-inference/tools 下的 download-models.sh...继续执行以下命令完成安装 $ make -j$(nproc)$ sudo make install$ sudo ldconfig 使用PoseNet 导航到示例目录: cd jetson-inference
推理(Inference) 你观察后院的草。它是湿的。你观察天空。天气多云。你推断已经下雨了。然后你打开电视看天气频道。天气多云,但有几天不下雨。你还记得几小时前有洒水器的计时器。
1 Overview NVIDIA TensorRT Inference Server 是 NVIDIA 推出的,经过优化的,可以在 NVIDIA GPUs 使用的推理引擎,TensorRT 有下面几个特点
本教程源自于NVIDIA最经典的Jetson-inference (NVIDIA 后来更名为:Hello AI world ),https://github.com/dusty-nv/jetson-inference...之前我们已经翻译了NVIDIA的一个视频教程:【在线教程】10行代码教你在Jetson NANO上实现实时视频检测 ,后台好多人留言说模型根本下载不了等等。...再加上近期跟我们购买Jetson产品的入门用户一直嚷嚷希望能跑个深度学习相关的Sample code来练手,我们不得不“被迫营业”,制作了一段教程视频。 ? 视频课程得重点: 1....Jetson-inference经典目标检测Sample演示; 利用10行Python代码跑Object Detection 2. 介绍了本次Demo使用的设备 3....(重点来了)解决Jetson-inference安装痛点——模型文件太多、太大、下载速度太慢等问题。
From Deeplite.ai http://mpvideo.qpic.cn/0bf2eiaaiaaaiqagjcdw2vqvaiwdaqraabaa.f10...
开源和定制化——完全开源:检查、定制和扩展;可定制的构建:用于低内存占用的模块化后端 Triton on Jetson的架构 Triton Jetson构建——在边缘设备上运行推理 所有 Jetson...文档:https://github.com/triton-inference-server/server/blob/main/docs/jetson.md TRITON 嵌入——直接与C API集成 •...功能以编程方式添加到集成中 TRITON 在 MLPERF 推理 V1.0 中的高性能 TRITON 客户案例研究 资源: GitHub Docs: https://github.com/triton-inference-server.../server/blob/main/docs/jetson.md Download Link: https://github.com/triton-inference-server/server/releases...Blog: https://developer.nvidia.com/blog/simplifying-ai-model-deployment-at-the-edge-with-triton-inference-server
我们将用几篇文章为读者讲解 NVIDIA 的 Jetson-inference,这个对于初学者尤为实用。本篇文章就来为大家介绍 Hello AI World。...要使用 NVIDIA Jetson Nano 边缘计算设备,就一定要先熟悉官方所提供的入门教程,在 https://elinux.org/Jetson_Nano#Getting_Started 即可找到...接下来将正式进入 “Hello AI World” 项目,事实上点击链接之后,就会进入到 Github 的一个仓(repository),链接地址为 https://github.com/dusty-nv/jetson-inference...在 “Table of Contents” 下面的 “Hello AI World” 的列表,是本系列的主题内容,主要包括“系统安装(System Setup)”、“推理识别(inference)” 与...推理识别(Inference) 用 ImageNet 对图像进行分类 - 在 Jetson 上使用 ImageNet 程序 - 编写自己的图像识别程序(Python) - 编码自己的图像识别程序(
由于语义分割的识别计算比图像分类、物体检测等需要更大的计算性能,如果我们想做的并不止于“图片”的置换,想更进一步执行“视频置换背景”的功能(如下图),要达到我们能接收的15FPS以上效果,在Jetson...现在提供一个开源项目https://github.com/dusty-nv/jetson-inference,这是目前最快速而且简单能够实现这个功能的应用,现在只要根据以下步骤去执行,就能实现前面所提到的功能...: 系统安装: 用docker容器来执行这个项目是非常简单的,只要执行以下指令就可以: git clone --recursive https://github.com/dusty-nv/jetson-inference...cd jetson-inference docker/run.sh 下图执行容器所显示的信息,第一次执行时会从网上的dustynv/jetson-inference仓下载合适的镜像文件,例如现在设备的系统是...在Jetson Orin Nano 开发套件上的执行性能高端 20+ FPS,非常流畅。 这样就很轻松地能执行背景删除与置换的应用。
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