ubuntu20.04安装pytorch1.10.1
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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在Ubuntu20.04-Python3.8环境配置PVN3D并跑通linemod数据集
此文章为在Ubuntu20.04-Python3.8环境下复现PVN3D的笔记过程
python 3.8.10
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/496beba509d3 Python3.8的安装包!!!
Python ACNN1D注意力信号分类 波形与混淆矩阵
Python ACNN1D注意力信号分类 波形与混淆矩阵 分段一维 CNN + 通道注意力聚合做四类信号分类,输出波形对照、损失曲线与混淆矩阵。 功能: · 分段一维 CNN · 通道注意力聚合 · 信号四分类 · CUDA 训练 · 波形与混淆矩阵 · 打包时 GPU 预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
Python DPCNN文本分类 深层金字塔卷积GPU训练
Python DPCNN文本分类 深层金字塔卷积GPU训练 区域卷积加金字塔下采样做文本二分类。CUDA 训练,输出混淆矩阵。把词表和语料换成自己的即可。 功能: · 区域卷积 · 金字塔下采样 · 残差短路 · CUDA 训练 · 混淆矩阵 · 打包时 GPU 预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
Dcnv4的编译资源适用于ubuntu系统
dcnv4的编译资源适用于ubuntu系统,系统版本最好是20.04或22.04,cuda 11.8,torch 2.1,python 3.10。
深度学习环境搭建资源集合
如何搭建一个属于自己的深度学习平台是每个深度学习初学者都非常头疼的问题,网上资源浩如烟海,良莠不齐。本文主要根据自己的搭建深度学习平台过程中经历,经过筛选,挑选出一批逻辑清晰,内容详实可靠的学习帖集合。可以帮助学习者快速掌握深度学习平台搭建的技巧,并且可以解决一些可能遇见的问题。
Mamba环境配置指南[可运行源码]
本文详细介绍了在Ubuntu20.4系统上配置Mamba环境的步骤,适用于CUDA11.6。首先创建Python3.10.13的Mamba环境,然后安装对应版本的PyTorch(1.13.1)及其相关组件。接着安装必要的包如packing,以及causal_conv1d(1.1.1版本)。最后强调安装mamba_ssm时需确保与causal_conv1d版本一致(1.1.1)。整个过程步骤清晰,旨在帮助用户避免常见配置错误。
ubuntu 环境 配置 codex依赖包
用于配置 ubuntu 环境 配置 codex依赖包
YOLOv11目标检测实战项目.md
YOLOv11目标检测实战项目.md
WSL2本地部署通义千问Qwen-7B-Chat[项目源码]
本文详细介绍了在Windows 10系统下,通过WSL2(Windows Subsystem for Linux 2)搭建Ubuntu 20.04.6环境,并本地部署阿里云通义千问Qwen-7B-Chat大语言模型的完整方案。文章首先介绍了Qwen-7B-Chat模型的基本情况,包括其70亿参数规模、基于Transformer架构、在超大规模预训练数据上训练得到,以及其在MMLU、C-Eval、GSM8K等评测中的表现。接着,文章列出了主机配置要求(如i5-11500 CPU、32G内存、RTX 3060 12G显卡)和官方部署要求(Python 3.8+、PyTorch 2.0+、CUDA 11.4+)。然后,文章详细分步讲解了WSL2环境的搭建过程,包括开启Windows虚拟功能、安装Linux内核更新包、从微软商店安装Ubuntu、设置WSL2为默认版本、配置apt国内源等。之后,文章重点介绍了在Ubuntu中搭建深度学习环境的步骤,包括安装CUDA 11.7、cuDNN 8.6、Anaconda、Python 3.8虚拟环境、PyTorch 2.0.1(通过pip安装以避免conda下载CPU版本的问题)、以及modelscope和transformers等依赖。最后,文章详细说明了如何下载Qwen-7B-Chat源码和模型(包括量化模型)、安装依赖(包括AutoGPTQ和可选的flash-attention)、修改web_demo.py配置、运行WebUI,并介绍了如何通过端口转发实现同一局域网下Windows主机和WSL子系统之间的网络服务访问。文章还提供了多个参考资料链接,帮助读者解决可能遇到的问题。
DETR模型训练指南[可运行源码]
本文详细介绍了如何使用DETR(Detection Transformer)目标检测模型训练自己的数据集。首先,文章提供了基础环境配置,包括Ubuntu 20.04、Python 3.8、PyTorch 1.10.0和CUDA 11.3。接着,文章分四个步骤详细说明了训练过程:训练准备、修改模型参数、开始训练和实现推理。在训练准备阶段,作者指导读者下载预训练模型并将YOLO格式的标签文件转换为COCO格式。修改模型参数部分则包括调整类别数、数据路径和训练参数。训练完成后,文章还提供了推理代码,用于预测新图片并输出检测结果。整个过程涵盖了从数据准备到模型训练和推理的完整流程,适合初学者和有一定经验的开发者参考。
ROS standard download method
代码下载链接: https://pan.quark.cn/s/5cd433c7d008 官方提供的ROS获取途径,依据个人需求对相应版本进行选择即可。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。
安装部署步骤,供参考是的撒
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AI助力Photoshop+AI双安装[代码]
本文介绍了DS本地化部署大师如何简化Photoshop和AI大模型的安装过程。传统安装Photoshop和部署AI大模型面临诸多技术门槛,如命令行操作、CUDA环境配置等,而DS本地化部署大师通过图形界面和一键式解决方案,使这些复杂操作变得简单易行。文章详细对比了传统安装与DS工具的差异,展示了DS在降低技术门槛、提高安装成功率、保障数据安全等方面的优势。此外,还提供了实战指南,包括准备工作、安装步骤、智能指导等,帮助用户轻松完成Photoshop和AI的双部署。最后,文章强调了DS工具的持续价值和隐私保护特性,鼓励用户尝试并体验技术民主化带来的便利。
Windows部署CVAT教程[项目代码]
本文详细介绍了在Windows系统上部署CVAT(Computer Vision Annotation Tool)的完整步骤和配置方法。主要内容包括系统环境准备、安装与配置WSL2、安装与配置Docker Desktop、部署CVAT、访问与验证、常见配置与问题解决以及进阶配置(如启用自动标注)。文章提供了详细的命令和操作指南,帮助用户在Windows环境下顺利部署和使用CVAT。
FastChat-Vicuna部署指南[项目代码]
本文详细介绍了如何从下载到安装、部署FastChat-Vicuna,一个基于LLaMA二次调参训练的大语言模型,据官方称能达到ChatGPT的90%能力。内容涵盖了前置软件安装、虚拟环境创建、PyTorch安装、FastChat安装、LLaMA模型下载与转换、Vicuna模型生成、命令行交互启动、Web服务部署以及API使用方法。此外,还提供了安装过程中可能遇到的异常问题及解决方案,帮助用户顺利完成部署。
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采用RK3568四核ARM-A55 64位处理器,22纳米先进工艺,主频高达2.0GHz;GPU Mali-G52。
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下拉可见数据集可视化效果示意。 YOLO26算法1-92k5tsunglasses-1maecv1100+训练好的模型+pyqt可视化界面
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