05 2024 档案
摘要：突发奇想想尝试一下QT界面中使用CUDA加速过的程序，然后查了一下资料，总结一下有以下几点吧1、CUDA配置全部放在.pro文件中2、main.cpp为主函数使用g++编译3、kernel.cu为核函数使用nvcc编译不多说上代码以下为main.cpp代码 #include <QtCore/QCor
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摘要：目录1 caffe-plus环境安装1.1 准备ubuntu16.04虚拟机1.2 caffe安装1.2.1 安装依赖1.2.2 安装caffe1.2.3 编译python接口2 适应wk的yolov5模型训练2.1 yolov5-6.0项目获取2.2 安装yolov5-6.0需要的环境。2.3 修
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摘要：1. 环境配置 VMware Workstation Pro 16.2.4 Ubuntu 18.04.6 Pytorch 1.10.0 Caffe-cpu 1.0 Python 3.6 Opencv 3.2.0 2. 下载并安装虚拟机 下载地址：https://customerconnect.vmw
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摘要：1.yolov5网络层优化在yolov5训练之前最好是改一下网络层，要不会报这个错。Traceback (most recent call last): File "convertCaffe.py", line 159, in <module> convertToCaffe(graph, proto
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摘要：pip install protobuf==3.20.3
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摘要：背景这两天接手了一个在两年前基于caffe实现的交互式活体检测的项目，想要让他在python3 和CUDA 11的环境下运行。但是呢，caffe已经官方宣布不再继续更新，不支持最新版的cuDNN8，那需求摆在这边只好自行想办法，前前后后倒腾了两天，可算是编译成功把项目跑通了，在此记录一下自己配置辛酸
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摘要：仓库下载git clone --depth=1 --branch v1.12.1 https://github.com.cnpmjs.org/microsoft/onnxruntime.git注意：需要更换国内镜像源编译GPU./build.sh --skip_tests --use_cuda --
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摘要：找到LocalCache，然后Clear Cache，重启可解决问题
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摘要：突发奇想想尝试一下QT界面中使用CUDA加速过的程序，然后查了一下资料，总结一下有以下几点吧1、CUDA配置全部放在.pro文件中2、main.cpp为主函数使用g++编译3、kernel.cu为核函数使用nvcc编译不多说上代码以下为main.cpp代码 #include <QtCore/QCor
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