06 2021 档案
摘要：Gstreamer&DeepStream生成pipeline图 本文转载自https://blog.csdn.net/u013554213/article/details/98078955 命令行生成 安装dot sudo apt install graphviz “graphviz”包中提供了“d
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摘要：神经网络编译器TVM安装:+1: 依赖安装 支持 C++ 14（g-5 或更高）的最新 C 编译器 CMake 3.5 或更高版本 强烈建议使用 LLVM 构建以启用所有功能。 如果要使用 CUDA，则需要 CUDA 工具包版本 >= 8.0。如果您是从旧版本升级，请确保清除旧版本并在安装后重新启动
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摘要：做过部署的小伙伴都知道，在利用TensorRT部署到NVIDIA显卡上时，onnx模型的计算图不好修改，而看了人家NCNN开发者nihui大佬的操作就知道，很多时候大佬是将onnx转换成ncnn的.paran和.bin文件后对.param的计算图做调整的，看的我心痒痒，就想有没有一种工具可以修改on
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摘要：环境搭建 1. docker pull qiushenjie/cuda11.1-cudnn8-devel-ubuntu18.04-python3.6:latest2. download tensorrt https://developer.nvidia.com/compute/machine-lea
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摘要：
## Ubuntu安装Docker ```shell # 更新软件源列表 sudo apt update # 安装依赖 sudo apt install apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common # 在系统
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## Ubuntu安装Docker ```shell # 更新软件源列表 sudo apt update # 安装依赖 sudo apt install apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common # 在系统
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