在Python中使用CUDA,需要通过PyCUDA库来实现。以下是一个简单的CUDA模糊处理的代码示例: AI检测代码解析 importnumpyasnpimportcv2importpycuda.autoinitimportpycuda.driverascudafrompycudaimportcumathfrompycuda.compilerimportSourceModule# CUDA内核mod=SourceModule(""" __global__ void blur(float *data, int widt...
sudo apt-get update #安装git和cmake sudo apt-get install git cmake #安装opencv sudo apt-get install libopencv-dev #安装glew sudo apt-get install libglew-dev sudo apt-get install glew-utils #安装boost sudo apt-get install libboost-dev libboost-thread-dev libboost-filesystem-dev sudo apt-g...
请先确保nvcc -V正确输出 下载pycuda源码 解压文件并编译(这里等待的时间比较长) tar zxvf pycuda-2019.1.2.tar.gzcdpycuda-2019.1.2/ python3 configure.py --cuda-root=/usr/local/cuda-10.2 sudo python3 setup.py install 如果出现如下的提示则证明安装成功 Installed /usr/local/lib/python3.6/dist-pack...
sudo apt-getinstall python3-opencv 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pip install opencv-python 可参考:OpenCV with CUDA for Jetson Nano | NVIDIA Developer# 检查你的总内存(RAM + swap),以便快速构建。至少需要: # OpenCV 4.8.0 -> 8.5 GB! # OpenCV 4.7.0 -> 8.5 GB! # Open...
jetson nano安装cuda cuda在jetson nano的镜像是默认安装了的,已安装版本是: CUDA10.2,CUDNNv8,tensorRT,opencv4.1.1,python2,python3,tensorflow2.3,所以我们可以直接使用,不过oepncv的cuda库是没有的,需要我们进行安装,不过安装的方式和上一篇文章类似,不过是有些操作细节需要修改一下。
首先cuda使用上还是有cuda库直接调用和opencv cuda库调用,最后还有在jetson nano内置的CUDA Samples。当然我们也可以自己在网络下载,这是官方链接:github.com/NVIDIA/cuda- jetson nano安装cuda cuda在jetson nano的镜像是默认安装了的,已安装版本是: CUDA10.2,CUDNNv8,tensorRT,opencv4.1.1,python2,python3,tensorflow...
jetson nano安装pycuda JetPack4.4版本 使用之前配置cuda的环境 之后下载pycuda源码 下载完之后解压 进入解压出来的文件 tar zxvf pycuda-2019.1.2.tar.gz cd pycuda-2019.1.2/ python3 configure.py --cuda-root=/usr/local/cuda-10.2sudo python3 setup.py install...
python setup.pyinstall--user 安装jtop工具 # 安装pip3sudoaptinstallpython3-pip# 安装Jtop工具sudo-H pip3install-U jetson-stats# 启动jtopsudojtop 点击INFO 可以看到 CUDA、cdDNN、TensorRT的版本。 TensorRT 状态查询 dpkg -l|grepnvinfer 安装ONNX ...
jetson Nano安装pycuda(编译安装版) 代码语言:javascript 运行次数:0 AI代码解释 pip install opencv-python 现在都好智能哎,版本都识别出来了 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 WARNING:The scripts f2py,f2py3 and f2py3.6are installedin'/home/yunswj/.local/bin'which is not onPATH....
你可能知道,Jetson Nano是一款低成本(99美元)的单板电脑,用于物联网类型的用例。在众多类似设备中,它的关键卖点是全功能GPU,与NVidia CUDA库兼容。 CUDA是现代机器学习计算的实际标准。它通常与GeForce、Quadro或特斯拉(Tesla)电路板、高端工作站和英伟达(NVidia)生产的服务器一起使用,这些设备性能非常好,但价格昂贵、...