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
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
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...
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:
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
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
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
在 TypeScript 中，当没有显式类型注释时，有几个地方使用类型推断来提供类型信息。 比如 let a = 3;
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。
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
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。
From Deeplite.ai http://mpvideo.qpic.cn/0bf2eiaaiaaaiqagjcdw2vqvaiwdaqraabaa.f10...
近来，因果分析理论越发热门，公司中很多业务发展也需要用到相关理论支撑。那么，ZZ也来学习一下新知识，与知友共勉。
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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