ILSVRC2012数据集 下载ILSVRC2012数据集。需要先注册账号并登陆。也可以直接用ImageNet数据集代替。 下载好的ILSVRC2012数据集是3个.tar后缀的打包文件,需要解包。
在深度学习的实践中,我们经常会使用GPU来加速模型的训练和推理过程。而在使用GPU时,可能会遇到一些错误和异常,其中一个常见的错误是 "RuntimeError: cudnn64_7.dll not found"。这篇文章将会详细讲解这个错误的原因以及解决方法。
添加了代码torch.cuda.set_device(2)设置当前设备。然后运行成功,其结果如下图所示:
近期GitHub上一位大神开源了一个叫做chineseocr_lite的OCR的项目,这是一个超轻量级中文OCR,支持竖排文字识别、NCNN推理,识别模型型仅17M(Psenet (8.5M) + crnn (6.3M) + anglenet (1.5M))。
代码链接:https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch
详细介绍在Ubuntu 16.04下搭建CUDA7.5+Caffe深度学习环境的过程步骤。
GTX 1080+Ubuntu16.04+CUDA8.0+cuDNN5.0+TensorFlow 安装指导
问题1:numpy.distutils.system_info.NotFoundError: No BLAS/LAPACK libraries found. Note: Accelerate is no longer supported.
0x00 前言 CPU版的TensorFlow安装还是十分简单的,也就是几条命令的时,但是GPU版的安装起来就会有不少的坑。在这里总结一下整个安装步骤,以及在安装过程中遇到的问题和解决方法。 整体梳理 安装GPU版的TensorFlow和CPU版稍微有一些区别,这里先做一个简单的梳理,后面有详细的安装过程。 Python NVIDIA Cuda cuDNN TensorFlow 测试 0x01 安装Python 这里有两种安装的方法: 安装基本的Python环境,需要什么再继续安装。 安装Anaconda,
问题描述 在使用RTX 2060 开发TensorFlow 1x 版本遇到一个错误,如下: 2020-07-20 22:08:55.555961: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:329] Could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR 2020-07-20 22:08:55.571109: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.
a.若使用 cudnn,则将#USE_CUDNN := 1 修改成:USE_CUDNN := 1 注意:GPU运算能力(GPU Compute Capability )3.0以上才支持CUDNN
错误: (base) C:\Users****_admin>pip install torchvision Collecting torchvision Using cached https://files.pythonhosted.org/packages/fb/01/03fd7e503c16b3dc262483e5555ad40974ab5da8b9879e164b56c1f4ef6f/torchvision-0.2.2.post3-py2.py3-none-any.whl Requirement already satisfied: pillow>=4.1.1 in d:\python\lib\site-packages (from torchvision) (5.4.1) Collecting torch (from torchvision) Using cached https://files.pythonhosted.org/packages/5f/e9/bac4204fe9cb1a002ec6140b47f51affda1655379fe302a1caef421f9846/torch-0.1.2.post1.tar.gz ERROR: Complete output from command python setup.py egg_info: ERROR: Traceback (most recent call last): File “”, line 1, in File “C:\Users****_A~1\AppData\Local\Temp\pip-install-1_kj1dql\torch\setup.py”, line 11, in raise RuntimeError(README) RuntimeError: PyTorch does not currently provide packages for PyPI (see status at https://github.com/pytorch/pytorch/issues/566).
地址:https://developer.nvidia.com/compute/machine-learning/cudnn/secure/v6/prod/8.0_20170307/cudnn-8.0-linux-x64-v6.0-tgz
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。
之前在搞ssd的时候没出问题,后来重装啦一下系统,把它拷回来,发现出了点问题,在训练或者测试的时候,需要输入:
1.在安装faster-rcnn事如果报这种错误 In file included from ./include/caffe/util/device_alternate.hpp:40:0, from ./include/caffe/common.hpp:19, from ./include/caffe/blob.hpp:8, from ./include/caffe/net.hpp:10,
选自GitHub 机器之心编译 机器之心编辑部 昨天,谷歌在 GitHub 上正式发布了 TensorFlow 的最新版本 1.5.0,并开源了其代码。支持 CUDA 9 和 cuDNN 7 被认为是本次更新的最重要部分。机器之心对这次更新的重大改变以及主要功能和提升进行了编译介绍,原文请见文中链接。 GitHub 地址:https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v1.5.0 源代码(zip):https://github.com/tenso
ERROR: Cannot uninstall ‘wrapt’. It is a distutils installed project and thus we cannot accurately determine which files belong to it which would lead to only a partial uninstall.
BUG1 在使用NLLLoss()激活函数时,NLLLoss用来做n类分类的,一般最后一层网络为LogSoftmax,如果其他的则需要使用CrossEntropyLoss。其使用格式为:loss(m(
$ lspci | grep -i nvidia 我的显示为Tesla P800
接引前文《Windows 10 yolov5 GPU环境》,配置完成之后,一度因为虚拟内存没什么太大用处。原有设置的虚拟内存c盘(系统盘)为4096-8192。在我将虚拟内存改成1024-2048之后,然后tm报错了。就是上面的的这个错误:RuntimeError: Unable to find a valid cuDNN algorithm to run convolution。但是实际上,错误和cuda没有直接关系,目前我还不太清楚为什么虚拟内存直接关系到了cuda的运行环境,或者说pytorch的运行环境。网上搜了一下也没找到相关的资料,主要应该是我的理解太浅显。
Python 在科学、工程、资料分析和深度学习应用生态系统中扮演关键角色。长期以来,NVIDIA 皆致力于协助Python 生态系统利用GPU 的加速大规模平行效能,提供标准化函数库、工具和应用程式。如今,我们已经改善了Python 程式码的可移植性和相容性,进一步朝简化开发人员体验迈进。 我们的目标是以单一标准低阶介面集合,协助统一Python CUDA 生态系统,提供全面地覆盖和从Python 存取CUDA 主机的API。我们希望能提供生态系统基础,让不同的加速函数库彼此互通。最重要的是,Python
我们在使用GPU资源进行训练的时候,可能会发生资源耗尽的情况,那么在在这种情况,我们需要对GPU的资源进行合理的安排,具体使用办法如下:
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
在TS过程中会碰到很多磁盘异常出现影响系统数据或者生产数据的情况,但是有时候无法判断磁盘出现问题是由于磁盘物理损坏还是磁盘SATA口接触不良导致,这个时候smartctl命令就可以很容易判断出磁盘是否存在物理损坏问题,并且及时作出预警。
此次我们一起来复现Meta AI(Facebook)提出的MetaBalance方法,该方法主要用于平衡多任务模型中不同任务的梯度。在多任务学习中,不同的任务构建的损失函数在梯度回传时其大小可能存在较大差异,MetaBalance对不同的梯度进行相应的缩放使得不同任务的梯度相近。复现的代码如下,需要注意的是,这部分的梯度缩放只针对共享层,对于任务独立的tower部分不影响。
下面的程序会报错:RuntimeError: Subtraction, the `-` operator, with a bool tensor is not supported. If you are trying to invert a mask, use the `~` or `logical_not()` operator instead.
对于PostgreSQL的监控,行业里多多少少还是有不少的开源方案可用的,基本上拿过来修修补补就能跑起来。但是对于Greenplum集群的监控方案比较少,有的同学会说GPCC也可以啊,我有以下的几点考虑。
本教程将演示如何在一个g2.2xlarge EC2实例(运行64位的Ubuntu14.04)中设置CUDA7、cuDNN、caffe和DIGITS,以及如何快速上手DIGITS。为了说明DIGITS的应用,本教程使用一个当前的 Kaggle竞赛项目作为案例进行演示, 是关于糖尿病视网膜病变检测的,其状态来自于荧光血管造影。 图像分类的卷积深度神经网络(DNN) 对于图像的分类或回归,你有两种选择: 特征工程及把图像转换为向量; 依赖于一个卷积DNN求出特征。 深度神经网络对计算的要求相当苛刻。这是由两个原因
对于一个以前做java全栈工程师而言,而且没学过Linux,很少用虚拟机(还是在大学的时候简单的用过),去配置openstack我想我入的坑肯定比有基础的一定要多,躺在每个坑中徘徊思索的时间一定比老鸟们久。所以现在总结一下openstack在配置过程中的几大坑点,让各位在配置过程中不再问天问大地,灵魂一片片凋落。
来源:Github 编译:费欣欣 【新智元导读】TensorFlow今天正式发布了1.5.0版本,支持CUDA 9和cuDNN 7,进一步提速。并且,从1.6版本开始,预编译二进制文件将使用AVX指令,这可能会破坏老式CPU上的TF。 刚刚,TensorFlow发布了1.5.0正式版,很多人都期待已久,最重大的改动是支持CUDA 9和cuDNN 7,这承诺将使Volta GPUs/FP16上的训练速度翻倍。 此外,Eager execution预览版可用,也将吸引不少初学者。 下面是这次更新的重大变动及错误
当在使用深度学习框架如TensorFlow、PyTorch等进行GPU加速计算时,有时你可能会遇到 CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED 的错误。这个错误通常是由于一些基础设置或配置问题引起的,下面将介绍解决这个问题的几种方法。
Smartctl(S.M.A.R.T 自监控,分析和报告技术)是类Unix系统下实施SMART任务命令行套件或工具,它用于打印SMART自检和错误日志,启用并禁用SMRAT自动检测,以及初始化设备自检。
历时一周终于在 ubuntu16.04 系统成功安装 caffe 并编译,网上有很多教程,但是某些步骤并没有讲解详尽,导致配置过程总是出现各种各样匪夷所思的问题,尤其对于新手而言更是欲哭无泪,在我饱受折磨后决定把安装步骤记录下来,尽量详尽清楚明白,避免后来小白重蹈覆辙。
a) sudo vi /etc/apt/sources.list.d/google.list
现在已经有很多非常不错的语音转文本的AI应用了,比如通义听悟、飞书妙记等。不过,对于大批量、多个文件夹的语音转文本,手工操作就比较麻烦了,还是有个程序自动化运行更方面。
1.tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, data_format=None, name=None) 2.tf.nn.depthwise_conv2d(input, filter, strides, padding, name=None) 3.tf.nn.separable_conv2d(input, depthwise_filter, pointwise_filter, strides, padding, name=None) 4.tf.nn.atrous_conv2d(value, filters, rate, padding, name=None)
提示报错:RuntimeError: No supported color terminal library
用于对特定的配置进行操作,当前模块的名称在python 3.x版本中变更为ConfigParser。
subprocess.CalledProcessError: Command ‘[’/home/labpos/anaconda3/envs/idr/bin/python’, ‘-u’, ‘main_distribute.py’, ‘–local_rank=1’]’ returned non-zero exit status 1.
Pytorch很灵活,支持各种OP和Python的动态语法。但是转换到onnx的时候,有些OP(目前)并不支持,比如torch.cross。这里以一个最小化的例子来演示这个过程,以及对应的解决办法。
最近用到了上采样下采样操作,pytorch中使用interpolate可以很轻松的完成
作者 | Jeff Hale 译者 | Monanfei 责编 | 夕颜 出品 | AI科技大本营(id:rgznai100)
先引入 jq 文件 <script src="https://apps.bdimg.com/libs/jquery/2.1.4/jquery.min.js"></script> 无须使用 API, 把以下代码放入合适的位置即可,可自定义 css <button class="support">点赞</button> {content:likes}
在VS2017中编译好SNMP++后,关于如何在VS2017中编译使用SNMP++这个库,可以参考VS2017编译SNMP++步骤记录这篇文章。 参考使用下面的示例代码:
SMART是一种磁盘自我分析检测技术,早在90年代末就基本得到了普及 每一块硬盘(包括IDE、SCSI)在运行的时候,都会将自身的若干参数记录下来 这些参数包括型号、容量、温度、密度、扇区、寻道时间、传输、误码率等 硬盘运行了几千小时后,很多内在的物理参数都会发生变化 某一参数超过报警阈值,则说明硬盘接近损坏 此时硬盘依然在工作,如果用户不理睬这个报警继续使用 那么硬盘将变得非常不可靠,随时可能故障
Smartctl(S.M.A.R.T 自监控,分析和报告技术)是类Unix系统下实施SMART任务命令行套件或工具,它用于打印SMART自检和错误日志,启用并禁用SMRAT自动检测,以及初始化设备自检。
和其他的语言一样,Python中也有异常和错误。在 Python 中,所有异常都是 BaseException 的类的实例。今天我们来详细看一下Python中的异常和对他们的处理方式。
问:up主,可以给我发一份代码吗,代码在哪里下载啊? 答:Github上的地址就在视频简介里。复制一下就能进去下载了。
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