记录下这些安装位置,后期需要进行系统变量配置 还有选项Visual Studio Integration不要管,默认勾选就行,不然后期与VS不好关联,需要另外配置比较麻烦。 安装完了记得配置系统变量path(填入的都必须是完整路径): CUDA Development安装文件夹下:\lib\x64、\include、\extras\CUPTI\lib64 Samples安装文件夹下: \bin\win64...
openvino 选择gpu推理为什么还占用比较高的cpu 进行安装前,补充一个前置说明,需要安装vs2019及以上,安装cmake3.14及以上,安装python环境(仅在anaconda里有python环境会导致环境变量设置识别,python下无法使用openvion),同时系统配置好了cuda与cudnn,可以跑pytorch模型或tf模型。 2022年安装 第一步、下载 openvino 访问以下...
zlib:CPU版不是必须,如果用 CUDA 就必须装 - zlib.net/ c. 联合编译 详细说明可以参考 onnxruntime.ai/docs/bui。在编译的时候,有几个参数需要注意。 --config:编译模式,Debug、Release 或 RelWithDebInfo,这里选什么,编译后的全部文件就在哪个对应路径下。比如我的是 .\build\Windows\RelWithDebInfo\RelWi...
link_openvino := openvino tbb # tbb:英特尔提供的cpu推理加速库 link_librarys := $(link_cuda) $(link_tensorRT) $(link_sys) $(link_opencv) $(link_openvino) # 添加$(link_openvino) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 配置完成后,即可使用openvino 编写如下代码 #...
具体命令如下: conda install paddlepaddle-gpu==2.1.2 cudatoolkit=11.2 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/ -c conda-forge 安装完底层框架之后,是时候安装PaddleSeg啦. 同理, 安装PaddleSeg的时候您的好朋友还是它的官网或者它的Github仓库. pip install paddleseg git clone https...
第一步,到网址https://developer.nvidia.com/cuda-downloads? 下载11.0vCUDA,如图2-1所示。 第二步,安装完成后双击exe文件开始安装,如图2-2所示。 第三步,之后只需要一路默认安装即可完成,如图2-3所示。 第四步,进入网址https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download 安装cuDNN v8.0.4,这里需要登录,如...
图2-2 GTX 1060 vs RTX 2080 Ti2.1.2 英伟达显卡驱动安装本书在写作时,TensorFlow的版本为1.13.1,该版本支持CUDA10.0 , CUDA10.0要求NVIDIA®GPU驱动程序版本为410.x或更高。在Windows设备管理器中查看NVIDIA显卡属性页面,若驱动程序版本后五位是高于410.x的,则可以跳过本节,不用安装显卡驱动,如图2-3所示...
conda install paddlepaddle-gpu==2.1.2 cudatoolkit=11.2 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/ -c conda-forge 安装完底层框架之后,是时候安装PaddleSeg(地址:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg)啦。同理, 安装PaddleSeg的时候您的好朋友还是它的官网或者它的Github仓库。
Window 10 64bit Pytorch1.7+CUDA10.0 Python3.8.5 VS2015 OpenVINO_2021.2.185 YOLOv5下载与测试运行 YOLOv5是第二个非官方的YOLO对象检测版本,也是第一个Pytorch实现的YOLO对象检测版本。Github地址如下: https://github.com/ultralytics/yolov5 需要克隆到本地 ...
主要看第一个教程,第二个看VS2022安装以及故障排除部分,其余可以全看第一个,第一个VS2022勾选安装内容不明确 小白容易选错,已经装过的或者勾选对了的可以只看第一个 加速部分/执行器部分要选OpenVINO,可以多加dml的也能用,cuda之类的是n卡的,你都有n卡了就不需要看这篇文章了 ...