6.2.2OpenCV(GPU)_include_opencv …/install/include/opencv; 6.2.3OpenCV(GPU)_include_opencv2 …/install/include/opencv2; 6.3库目录: 6.3.1OpenCV(GPU)_lib …/install\x86/vc10/lib 7、测试示例 int num_device = gpu::getCudaEnabledDeviceCount(); if(num_device > 0) { cout<< "GPU可用" <...
CUDA_SDK_PATH = C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.0 (这是之前安装cuda是默认安装位置的路径,如果自定义路径后,需要修改成对应的自定义路径) CUDA_LIB_PATH = %CUDA_PATH%\lib\x64 CUDA_BIN_PATH = %CUDA_PATH%\bin CUDA_SDK_BIN_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\bin\win64 CUDA_SDK_LIB_...
4.conda create -n onnx_test python=3.10 5.根据官方文档说明cuda12.x的版本安装onnx采用如下方式 。 pip install onnxruntime-gpu --extra-index-url https://aiinfra.pkgs.visualstudio.com/PublicPackages/_packaging/onnxruntime-cuda-12/pypi/simple/ 6.提示错误:Could not locate zlibwapi.dll. Pleas...
opencv4.2.0\sources\.cache\ffmpeg 等目录里的0kb的一些文件,这里不做赘述,可以参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/112788083 后面需要配置OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH 勾选WITH_CUDA,如果要应用opencv的sift算法,则还需要将OPENCV_ENABLE_NONFREE勾选上 configure后再generate,如果没有报错就可以打开vs生成了 六、VS...
以及,勾选OPENCV_DNN_CUDA,选择解压好的opencv_contrib中modules路径添加进来。 勾选WITH_CUDA。 进行第二次Configure,Configure完成之后可能会报错,此时不管他,根据GPU算力表选择合适的CUDA_ARCH_BIN值,如我的是RTX2080Ti,则将CUDA_ARCH_BIN其余值删除,只留下7.5。然后勾选CUDA_FAST_MATH,点击Configure。
libtorch可以理解为C++版的pytorch,语法和pytorch基本相似。 安装libtorch之前,要先安装好cuda以及对应的pytorch。同理,在VS中配置libtorch时,也需要把cuda的路径配置进去 一、下载libtorch 下载地址 进入pytorch官网直接下载、解压即可,注意有两个版本:Release和Debug。两个可以都下载下来,但只用一个,下面以Debug版的为例...
如果要用到,把下载的压缩包解压到CUDA的安装路径中(我CUDA装的是8.0de),参见下图。 终于搞定caffe了(window官方版win7+VS2013) 然后是MATLAB和python的配置,见截图,这些都是比较简单的。 终于搞定caffe了(window官方版win7+VS2013) 记得,build的时候一律选择release和x64的(这句要写在前面)。然后单独编译MATLAB...
我建议小伙伴们像我一下，把这几个环境变量也添加进来：系统变量Path中再添加这几个：最后要测试一下CUDA和CUDNN是否安装成功 打开cmd，执行：nvcc -V 出现这个就对了 安装OpenCV CloneYoloV4 我的opencv直接加压到D盘了，darknet也放到D盘了，如果你和我一样，按照我上面的那个操 作就行了 VS2019编译 ...
本项目尽量不引入第三方库,暂时只有aoce_ffmpeg模块需要引入ffmpeg.其中win平台有些samples需要引入opencv显示画面,但是项目本身是不需要opencv做为第三方库,详细情况请转入samples. 本项目编写主要使用vscode,配合相应插件C++/CMake.用anroid studio完成anroid平台特定功能与测试等.visual studio 2019配合Nsight调试CUDA相关代...
CUDA是NVIDIA推出的并行计算平台和API模型,可以让开发者使用GPU进行高性能计算。 安装Python及依赖库 YOLO-Pose模型的部署需要使用Python进行编程,因此需要安装Python环境。同时,还需要安装一些依赖库,如OpenCV、NumPy等。 二、模型转换 准备YOLO-Pose模型 首先需要准备好已经训练好的YOLO-Pose模型文件,包括权重文件和配置...