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基于Torch,用于自然语言处理等应用程序Anaconda:是默认的python包和环境管理工具,安装了anaconda,就默认安装了condaCUDACUDA是一种由显卡厂商NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能解决复杂的计算问题,可用来计算深度学习cuDNN:是基于CUDA的深度学习GPU加速库,有了它才能在GPU...
实际测试情况是YOLOv5在CPU和GPU的情况下均可使用，不过在CPU的条件下训练那个速度会令人发指，所以有条...
6.CPU、GPU、NPU与CUDA和CuDNN、GPU租用策略和YOLOV5模型训练、推理测试与CNNX模型导出, 视频播放量 121、弹幕量 0、点赞数 3、投硬币枚数 2、收藏人数 7、转发人数 0, 视频作者 学蠡科技, 作者简介 学蠡科技—专注于嵌入式|物联网|人工智能人才培养方案,了解更多访问官网w
YOLOv8 在 CPU 上的 FPS 比 YOLOv5 低，但对于实时应用程序来说仍然具有不错的 FPS，并且在某些 GPU 上比 YOLOv5 更高的 FPS。YOLOv8 的“n”版本适用于嵌入式设备，即 Jetson Nano。结论 如果您需要对小物体进行精确的物体检测，YOLOv5和YOLOv8都是有效的选择。但是，如果您需要在不支持 GPU 的设备上...
CUDA:如果要下载gpu版本,那么就选择你对应的cuda的版本(不知道自己cuda版本的请戳:https://www.jianshu.com/p/d3b9419a0f89);如果下载cpu版本,那么选择 None Run this Command:当你选择好版本后,会自动再次生成下载安装PyTorch的命令 3、安照命令安装: ...
yolov5 win10 CPU与GPU环境搭建 4.验证 二、运行detect.py文件 总结 前言 最近实习任务为黑烟检测,想起了可以尝试用yolov5来跑下,之前一直都是用的RCNN系列,这次就试试yolo系列。 一、安装pytorch 1.创建新的环境 打开Anaconda Prompt命令行输入 创建一个新环境,并激活进入环境。
如果实在没有gpu那就安装cpu版本吧。这里需要强调一点,CPU和GPU不能同时存在于同一个环境下,(也就就是说可以建两个虚拟环境一个CPU,一个GPU如果这令你感到开心的话XD) csdn上已经有好多足够详细的yolov5安装的教程了,这里就不再赘述了。 2. 自己的数据集制作 2.1 收集数据集(Crawler-python) 关于数据集的...
通过和上篇博文讲的YOLOv4对比,其实YOLOv5在Backbone部分没太大变化。但是YOLOv5在v6.0版本后相比之前版本有一个很小的改动,把网络的第一层(原来是Focus模块)换成了一个6x6大小的卷积层。两者在理论上其实等价的,但是对于现有的一些GPU设备(以及相应的优化算法)使用6x6大小的卷积层比使用Focus模块更加高效。详情可以...