一、Linxu应用层控制GPIO 在Linux上的GPIO口有现成的库可以调用无需自己编写底层代码,Linux是用过sysfs方式来驱动GPIO口,GPIO设备文件在/sys/class/gpio目录下,进入到/sys/class/gpio目录下,如下图所示。 export和unexport先不介绍,关键要注意gpiochip0和gpiochip504这两个文件夹,这两个
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在python代码中加入: os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] ='0'os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] ='0,1' 设置使用固定的gpu: CUDA_VISIBLE_DEVICES=1Only device1will be seenCUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1Devices0and1will be visibleCUDA_VISIBLE_DEVICES=”0,1” Same as above, quotation marks are opti...
• 支持情况:已支持gfx1030(RX6000系列)和gfx1100(RX7000系列);“似乎有效”gfx1010(RX5000系列)和gfx1101;正在适配gfx900(RX Vega系列)。 • 相关教程:作者准备了从安装到编译的一系列教程,给出了不同类型的示例程序,关键步骤附有相关代码,包括如何判断GPU型号,还介绍了常见故障排除方式,开通了Discord论坛与...
让TensorFlow代码跑在GPU上 GPU占用问题 TensorFlow可能会占用视线可见的所有GPU资源 查看gpu占用情况:gpustat 在python代码中加入: os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] ='0'os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] ='0,1' 设置使用固定的gpu: CUDA_VISIBLE_DEVICES=1Only device1will be seenCUDA_VISIBLE_DEVICES=...
1、安装Anaconda(激活虚拟环境用的) 2、安装vscode(代码编辑器),并在其中配置Python 3、使用Anaconda创建一个Python环境,如conda create python3.10 4、安装cuda和cudnn: 使用nvidia --smi查看自己电脑支持cuda的最高版本,比如我的电脑最高支持cuda11.6,那我就可以安装cuda11.3,再下载对应版本的cudnn(版本一定要对应...
在D:\代码\YOLOv4\darknet-master下找到Makefile文件,用记事本打开并修改Makefile,记得保存。 2.2 修改darknet.vcxproj 进入D:\代码\YOLOv4\darknet-master\build\darknet目录下,双击darknet.vcxproj,使用Pycharm打开。 此处给没有安装Pycharm的小伙伴们一个参考: ...
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