cuDNN>= 8.0 python >= 3.6 Windows 10(x64) 注意:CUDA、cuDNN、python环境的安装不属于部署教程范围,在这里不再介绍。(深度学习方向的读者应该必备的技能) 下载FastDeploy的release版本,下载地址(1.0.2版本):https://bj.bcebos.com/fastdeploy/release/cpp/fas
For deployment of GPU/TensorRT, please refer to examples/vision/detection/paddledetection/python import cv2 import fastdeploy.vision as vision im = cv2.imread("000000014439.jpg") model = vision.detection.PPYOLOE("ppyoloe_crn_l_300e_coco/model.pdmodel", "ppyoloe_crn_l_300e_coco/model.pdipa...
python export_model.py --model_path ./checkpoint/model_best --output_path ./export ``` W1220 11:21:21.233268 12298http://gpu_resources.cc:61] Please NOTE: device: 0, GPU Compute Capability: 7.0, Driver API Version: 11.2, Runtime API Version: 11.2 W1220 11:21:21.237561 12298http://...
深度学习flaskpythontensorflowNLP技术 注意,在cpu上使用模型的时间大概在2到3秒,而如果项目部署在搭载了支持深度学习的GPU的电脑上,接口的返回会快很多很多,当然不要忘记将tensorflow改为安装tensorflow-gpu。 AI粉嫩特工队 2019/09/23 9110 AI小怪兽0 LV.5 ...
如果压缩后的模型想达到更高的推理性能，需要后端推理引擎的软硬件协同优化工作。基于最新版本的Paddle Inference，在CPU上通过英特尔VNNI指令集以及GPU上深度融合和优化，性能全面领先ONNX Runtime。在移动端上，Paddle Lite对ARM v9指令集进行了全面适配，INT8推理性能相对比同类的产品有更大幅度的性能提升。端到端全...
python -m pip install fastdeploy_python-0.2.0-cp38-cp38-manylinux1_x86_64.whl 注意事项 不要重复安装fastdeploy-python和fastdeploy-gpu-python 如已安装CPU版本的fastdeploy-python后,在安装GPU版本的fastdeploy-gpu-python,请先执行pip uninstall fastdeploy-python卸载已有版本 ...
温馨提示:根据社区不完全统计,按照模板提问,可以加快回复和解决问题的速度 环境 【FastDeploy版本】: fastdeploy-gpu-python-1.0.1 【系统平台】: Windows x64(Windows10) 【硬件】:TITAN X , CUDA 11.3 CUDNN 8.2 Tensorrt版本8.2.2.1与8.5.1.7(都会出现如下问题)
本电脑没有 gpu ，就只能安装 cpu 版本。切换到 fastDeploy-yolo5 目录，激活环境，输入以下安装命令：pip install numpy opencv-python fastdeploy-python -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/fastdeploy.html yolov5模型导出 yolov5 模型训练已经在前面的文章中讲解了，此处不在重复说明。本文以上篇训练的...
#安装FastDeploy-GPU版本 !pip install fastdeploy-gpu-python -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/fastdeploy.html # 准备MODNet模型和推理示例代码 # 推理示例代码 !git clone https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy.git %cd FastDeploy/examples/vision/matting/modnet/python/ # 下载提前转换好的推...
根据你的Python环境和需求,你可能需要选择合适的 fastdeploy 安装包。例如,如果你需要在GPU环境下使用 fastdeploy,你应该安装带有GPU支持的版本: bash pip install fastdeploy-gpu-python 指定安装源: 如果默认的安装源下载速度较慢或不稳定,你可以通过指定安装源来加速安装过程。例如,可以使用PaddlePaddle官方提供的安...