CUDA 11+ [Optional] 2.1 Cmake工程 2.2 填写opencv 和对应路径 2.3 打开工程 手动配置onnxruntime-win-x64-gpu-1.9.0 包含目录:D:\onnxruntime-win-x64-gpu-1.9.0\include 引用目录:D:\onnxruntime-win-x64-gpu-1.9.0\lib 链接器输入: onnxruntime.lib onnxruntime_providers_cuda.lib onn...
步骤三:找到CUDA的安装目录,然后将解压后三个文件夹覆盖原本CUDA安装目录下的三个文件即可 我的文件目录:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1 二、项目启动 2.1、构建yolov5环境 准备操作(构建yolov5环境) 接着开始yolov5的源代码:github-yolov5 # yolov5-5.0 链接:https://pan.baidu.com...
3.6.2添加另外五个环境变量 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\lib\x64 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\include C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\extras\CUPTI\lib64 C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.2\bin\win...
在GPU服务器中搭建深度学习应用后端——以YOLOv5为例 操作步骤 显卡驱动安装, Cuda安装, Cudnn配置 步骤1:显卡驱动安装(对于11.6版本cuda可以跳过此步骤,其他版本建议安装) 在英伟达驱动下载搜索你所选择的显卡和系统。我的服务器系统是ubuntu 18.04,gpu是T4。所以我如下图选择,系统选linux 64-bit即可。 点击搜索...
小小的demo总算是运行完成啦,接下来,来简单说一下项目的基本结构,然后再说明该如何使用GPU来进行识别,这篇文章大概率也就步入尾文了。 2.3、项目基本结构和detect.py参数解读 detect.py文件,初次接触,我们只需要了解其中部分代码就可以,后续有什么特殊的需求,去阅读代码即可,代码阅读难度不高,细心点读就好(纯纯谈应...
我这里使用的是cpu版本不需要安装额外的东西,运行完示例代码后,我会在另外一台机器上演示GPU版本的安装和使用。 完成之后下把这张图片下载下来(运行代码时下载总是报错): https://raw.githubusercontent.com/ultralytics/yolov5/master/data/images/zidane.jpg ...
2)减少GPU:可能会有人说,随机缩放,普通的数据增强也可以做,但作者考虑到很多人可能只有一个GPU,因此Mosaic增强训练时,可以直接计算4张图片的数据,使得Mini-batch大小并不需要很大,一个GPU就可以达到比较好的效果。 自适应锚框 对应模块:autoanchor.py在YOLO算法中针对不同的数据集都会有初始设定长款的锚框,比如...
减少GPU:可能会有人说,随机缩放,普通的数据增强也可以做,但作者考虑到很多人可能只有一个GPU,因此Mosaic增强训练时,可以直接计算4张图片的数据,使得Mini-batch大小并不需要很大,一个GPU就可以达到比较好的效果。 2.2 自适应锚框计算 在Yolo算法中,针对不同的数据集,都会有初始设定长宽的锚框。在网络训练中,网络在...
1、设置GPU资源 将自己的环境换成具有GPU的配置，首先点击Resource如下图step1所示，接着点击下方Change ...
修改train.py,这个我只将device改为0,也就是启用GPU训练,其他参数没有改变,或者在运行train.py时传入参数也一样。 直接运行 python train.py 9.查看训练结果 可以查看损失函数,准确率等信息 训练好的结果在run/train文件夹下面,找到最新的文件夹 可以运行tensorboard --logdir=C:\Users\mojia\Desktop\yolov5-mas...