这是我的结果,其中cu121意思 CUDA的版本为12.1的,因为我现在的时间(2024/5/24日)还没有torch为12.4的版本,然后先用的话就要自己编译。我就选择目前的最新版本,大家选择于自己CUDA相同的就行 如果结果为+CPU 就说明这个torch版本是CPU版本不支持显卡训练,如果你就是想GPU训练就需要从新安装,对应torch的版本选择,Y...
-1.进入官网寻找相应pytorch版本 官网链接:https://pytorch.org/get-started/locally/根据自己的需求选择,如图所示,我们用cuda11.1为例 复制图中我标出的代码 AI检测代码解析 conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge 1. -2.打开cmd,激活你为yolov5配置的环境 AI...
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0 1. 后面那个v11.0是你自己的版本号 CUDA 安装目录文件: 拷贝时看到,CUDA 的安装目录中,有和 cuDNN 解压缩后的同名文件夹,这里注意,不需要担心,直接复制即可。cuDNN 解压缩后的同名文件夹中的配置文件会添加到 CUDA安装目录中的同名文件夹中。 拷贝成...
pip3install opencv-python-headless -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 10、设置gpu可见性环境变量,注意这个环境变量非常重要,如果训练过程一直卡在0%,但CUDA、Pytorch一切正常,就是因为这个变量没有设置。 vim~/.bashrcexportCUDA_VISIBLE_DEVICES=0source~/.bashrc 11、准备训练集、测试集、验证集,结...
使用CUDA 到 TensorRT 和 cuDLA 部署网络并运行推理。 执行目标 YOLOv5 准确性验证和性能评测。 使用此示例,我们演示了如何使用 DLA INT8 在 COCO 数据集上实现 37.3 毫安时(官方 FP32 毫安时为 37.4)。我们还演示了如何在单个 NVIDIA Jetson Orin DLA 上获得超过 400 FPS 的 YOLOv...
在Windows环境下使用GPU(CUDA)运行YOLO V5需要以下步骤和准备:一、安装环境依赖要运行YOLO V5,我们需要安装以下软件: Python:用于编写和运行代码。推荐使用Python 3.6或更高版本。 CUDA:用于利用GPU进行计算。需要安装与您的GPU兼容的CUDA版本。 Anaconda:一个流行的Python发行版,包含科学计算所需的常用库。 PyTorch:...
因为要安装gpu版本的torch所以,现在删除已下载的torch库 然后,去pytorch官网 点击进去,之后 这时候去查看自己的cuda值,在搜索框搜 然后点开进去 点系统信息,点击组件查看自己的cuda值 我的这里是11.6 这时候就去官网去找为11.6的cuda,最好用pip下载 复制这一行,直接粘贴到环境里 然后环境配置完后。
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。 点击搜索出来的驱动,再点击新页面中的download。 在新页面中对AGREE & DOWNLOAD点击右键,复制链接地址。 用...
--device:设置代码执行的设备 cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu --view-img:是否展示预测之后的图片或视频 默认False --save-txt:是否将预测的框坐标以txt文件格式保存 默认True 会在runs/detect/expn/labels下生成每张图片预测的txt文件 ...
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6\extras\demo_suite执行测试程序 这是我的相关参数 pytorch单独再次安装(视情况采用) 如果你前面采用了pip安装依赖,此处需要先卸载了 `pip uninstall torch torchvision` 因为pytorch这块安装有 cpu only的版本 所以我掉了很多次坑 ...