学习笔记~

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了学习笔记~相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

cortex-A57是ARMV8-a指令集
cortex-A8、A9是ARMV7a指令集
cortex-M3、M4是ARMV7a指令集

Linux下:在Vim编辑器下输入 / 进行查找字符串

在CMD下输入:nvidia-smi
查看显卡情况

CUDA:其是由NVIDIA发明的并行计算平台以及编程模型,它可以显著的提高GPU的计算性能。

cuDNN:NVIDIA的cuDNN是针对深度神经网络计算的一个GPU加速库,为标准例程提供了高度优化的实现,比如向前、向后卷积,池化,规范化和激活层。其是NVIDIA Deep Learning SDK的一部分。

CUDA看作是一个工作台,上面配有很多工具,如锤子、螺丝刀等。cuDNN是基于CUDA的深度学习GPU加速库,有了它才能在GPU上完成深度学习的计算。它就相当于工作的工具,比如它就是个扳手。但是CUDA这个工作台买来的时候,并没有送扳手。想要在CUDA上运行深度神经网络,就要安装cuDNN,就像你想要拧个螺帽就要把扳手买回来。这样才能使GPU进行深度神经网络的工作,工作速度相较CPU快很多。

Win10中CUDA、cuDNN的安装与卸载:
https://sophia-fez.blog.csdn.net/article/details/89070315

进入Anaconda prompt 命令窗口
conda create -n pytorch python=3.7//创建环境
conda info --envs
conda activate 环境

conda安装pytorch如下博客:
https://blog.csdn.net/qq_45281807/article/details/112442423

先输入Python:
import torch
print(torch.version)
torch.cuda.is_available()
返回True才可以

YOLOv5 开源代码项目下载地址:https://github.com/ultralytics/yolov5

train.py
将default = 16 改成 8 ;这样GPU就可以训练了运行了
还有修改‘--workers’ 中default=0


预测模型:
python detect.py --source video.mp4

yolov5: YOLOv5是目标检测算法,是深度学习算法里的一种。

pytorch:pytorch是深度学习框架,能让你更方便地实现YOLOv5算法。

OpenCV:是一种开源视觉库,它集成了很多易于使用的方法,比如读取图片、视频等等,能够方便开发者去直接使用。:

ncnn :ncnn 是一个为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架。ncnn 从设计之初深刻考虑手机端的部署和使用。无第三方依赖,跨平台,手机端 cpu 的速度快于目前所有已知的开源框架。

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程序员为什么要挤破头也要进大厂?别说是拧螺丝,递扳手我也愿意去

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