1.1 电脑环境Ubuntu18.04,python3.10,cuda11.6,pytorch1.12.1
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
Python内容推荐
ubuntu18.04 python3.8 CUDA11.4 PYTorch1.13.1 tensorrt8.4安装测试全过程
python==3.8; CUDA_Version==11.4; TensorRT-8.4.3.1.Linux.x86_64-gnu.cuda-11.6.cudnn8.4; 默认nvidia_cudnn_cu11-8.5.0.96-2-py3-none-manylinux1_x86_64; 默认nvidia_cublas_cu11-11.10.3.66-py3-none-manylinux1_x86_64; cudnn-11.3-linux-x64-v8.2.1.32; torch-1.13.1-cp38-cp38-manylinux1_x86_64; torchvision==0.14.1; yolov5-6.2;
tsne-pytorch:将tsne-python迁移到pytorch(在dev下)
基于TSNE Pytorch的实现 仅在使用CUDA9.1,Pytorch 0.4.0的Ubuntu18.04上进行了测试 提速 测试环境 中央处理器:
python3.6 安装 torch 和 torchvision 对应可用的Pillow 6.22版本
安装PyTorch v1.9.0 torchvision v0.10.0,中间也是经历了很多波折,当然,大部分是网络问题和版本适配问题,所以完事后,将中间使用到的Pillow包分享一下,可以方便大家下载到,我自己环境是:核心是TX1,系统环境是:jetpack4.6.2 Ubuntu18.04,大家注意对应。
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。
ubuntu 16.04 pytorch安装总结
昨天装完了ubuntu 16.04,之前毕业设计用的tensorflow,但深度学习这门课的作业项目不大,就打算装一下Pytorch,这篇文章总结一下。主要参考了这篇博客:ubuntu16.04 + Anaconda + CUDA10 + cudnn + pytorch + pycharm 1. 创建单独的Anaconda环境!! 单独的Python环境真的比较重要,我这里创建了python 3.6的环境pytorch 2. 安装显卡驱动 这一步应该在安装完Ubuntu 16.04之后就已经完成了,我的上一篇博客中的方法比较复杂,还有一种方法就是从官网下载之后直接从system settin
Ubuntu 18.04深度学习环境配置(CUDA9.0+CUDDN7.4+TensorFolw11
1.安装Ubuntu 3. 安装1080TI显卡驱动 4.安装依赖库 5.GCC降低版本 8.安装Tensorflow GPU 1.8
ubuntu18.04.5配置OpenPCDet
ubuntu18.04.5配置OpenPCDet
Ubuntu16.04下—配置新环境–基于conda–安装Pytorch—spyder
很多文章没介绍 CUDA是什么,上来直接安装,没有创建对应的环境。 so! 自己总结一下 转载请贴链接 https://blog.csdn.net/u013271656/article/details/105054615 1. Anaconda下创建torch环境 1.创建torch虚拟环境 >> conda create -n your_env_name python=X.X(3.7版本) 2. 激活虚拟环境 >> source activate your_env_name(虚拟环境名称) 2. 安装 torch 1. 进入 pytorch 官网, https://pytorch.org
Ubuntu18.04系列软件安装记录汇总.pdf
一、 CUDA 10.2 + cuDNN v7.6.5 安装 二、 CMake 3.21.1 + QT 5.11.1 + VTK8.2.0 + ITK4.13.3 安装 三、 WPS 和 Qtcreator 安装后无法输入中文 四 、 Qtcreator 输 入 #include 报 错 QString: No such file or directory 五、 Visual Studio Code + PuTTY 安装及使用 六、 Anaconda3 + PyTorch1.9 安装 七、 RadiAnt DICOM Viewer 安装 八、 ITK-SNAP 安装
KPConv-PyTorch:在PyTorch中实现内核点卷积
由Hugues THOMAS创建 介绍 该存储库包含PyTorch中的内核点卷积(KPConv)的。 Tensorflow也提供 (原始但较旧的实现)。 提供了另一种实现方式 KPConv是我们的ICCV2019论文( )中介绍的点卷积算子。 如果您发现我们的工作对您的研究有用,请考虑引用: @article{thomas2019KPConv, Author = {Thomas, Hugues and Qi, Charles R. and Deschaud, Jean-Emmanuel and Marcotegui, Beatriz and Goulette, Fran{\c{c}}ois and Guibas, Leonidas J.}, Title = {KPConv: Flexible and Deformable Convolution for Point
Ubuntu18.04开发环境搭建[源码]
本文详细记录了在Ubuntu18.04系统上搭建智能无人机开发环境的完整过程,包括ROS、PX4、Anaconda、PyTorch、GPU驱动、CUDA和CUDNN的安装与配置。作者分享了从Ubuntu安装在移动硬盘开始,到各种工具和环境的安装步骤,如深度终端、Flash插件、LaTex等。此外,还介绍了ROS的安装、PX4+XTdrone环境的优化配置,以及显卡驱动的禁用与安装、CUDA和CUDNN的配置。最后,文章还涵盖了Anaconda的安装与虚拟环境创建、PyTorch框架的GPU版本安装、ROS包的整合以及OpenCV的安装。整个过程详细且实用,适合需要搭建类似开发环境的读者参考。
Ubuntu18.04配置YOLOv8环境[项目源码]
本文详细介绍了在Ubuntu18.04系统上配置YOLOv8环境的完整步骤。首先,安装显卡驱动并禁用系统自带的nouveau驱动,然后安装推荐的NVIDIA驱动。接着,安装CUDA工具包,包括配置环境变量和验证安装是否成功。随后,安装cuDNN并测试其功能。此外,还介绍了Anaconda的安装与配置,包括添加国内镜像源和创建虚拟环境。最后,详细说明了YOLOv8的安装过程,包括创建专用环境、安装PyTorch、下载源码、配置数据集以及训练模型。整个过程涵盖了从驱动安装到模型训练的所有关键步骤,为在Ubuntu系统上部署YOLOv8提供了全面的指导。
PyTorch-build:提供适用于各种环境的PyTorch的Docker构建序列
PyTorch构建 提供适用于各种环境的Docker PyTorch构建序列。 1. Docker映像环境 Ubuntu 20.04 x86_64 CUDA 11.2 cuDNN 8.1 PyTorch v1.8.1(从源代码构建。它将在Docker构建过程中自动下载。) TorchVision v0.9.1 TorchAudio v0.8.1 2.默认构建参数 -- -- ******** Summary ******** -- General: -- CMake version : 3.18.4 -- CMake command : /usr/local/lib/python3.8/dist-packages/cmake/data/bin/cmake -- System : Linux -- C
VIBE:配置环境以及论文思想与创新点分析,Ubuntu18+cuda10.1+torch-1.4.0+torchvision0.5.0
*论文: https://arxiv.org/abs/1912.05656 GitHub: https://github.com/mkocabas/VIBE AMASS数据集: https://amass.is.tue.mpg.de/* ** VIBE:Video Inference for Human Body Pose and Shape Estimation ** 前面的nvidia,cuda cudnn和ananconda安装百度就好 第一步创建环境 这里环境名字一致比较好 conda create -n vibe-env python=3.7 第二步安装几个指定版本包“ pip
Ubuntu配置Pytorch on Graph (PoG)环境过程图解
最近准备复现一下 KDD-20 Towards Deeper Graph Neural Networks 的代码,顺便学习一下 GCN 最新的一些进展。 GCN 的代码通常需要安装 Pytorch on Graph, 按照其 官方指导, 发现无法兼容当前所使用的服务器上的 pytorch1.3 和 cuda10.0 环境, 需要升级 cuda 和 pytorch 的版本。 于是准备重新安装一个虚拟环境,使用上 cuda 10.2 和 pytorch1.6。 1. 安装 Cuda10.2 以及对应版本的 Cudnn 安装 cuda 10.2, wget http://developer.dow
cudnn-10.1-linux-x64-v7.6.1.34.tgz
Ubuntu18 cuda 对应的cudnn 7.6.1 压缩包
GPU 个人电脑运行环境配置指引指引.pdf
win10环境,linux环境安装,包括cudn,cudnn的安装,深度学习环境配置,资料非常详细,
Ubuntu22.04配置OpenPCDet[源码]
本文详细记录了在Ubuntu22.04系统上配置OpenPCDet环境的过程。首先,由于硬件兼容性问题,选择了Ubuntu22.04而非常见的20.04或18.04版本。接着,安装了Pycharm并解决了桌面图标缺失的问题。随后,通过.run文件成功安装了CUDA11.7,并提到后续可能安装cuDNN。Miniconda的安装和Python3.8虚拟环境的创建也顺利完成。下载并解压了KITTI数据集,该数据集体积庞大,下载耗时较长。最后,安装了必要的库版本,并在训练和测试过程中遇到并解决了numpy版本冲突的问题。测试阶段成功运行了OpenPCDet的test.py脚本。
yolov5环境搭建1
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配置mmdetection环境.txt
在linux ubuntu18.04下配置mmdetection环境,自己趟过很多坑,记录下来,共下次使用,是真实可用的
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