系列文章目录文章目录系列文章目录前言一、本人环境以及配置二、安装步骤首先CUDA和cuDNNTensorRT安装Python安装TensorRT库三、进行测试前言TensorRT有多厉害就不多说了，因为确实很好用。作为在英伟达自家GPU上的推理库，这些年来一直被大力推广，更新也非常频繁，issue反馈也挺及时，社区的负责人员也很积极，简直不要太NICE。那么我们应该如何入门呢我们应该先安装好TensorRT在博主研究了两天观摩了很多大佬的博客不断碰壁之后也做出了自己的总结来进行Win11的TensorRT的安装教程一、本人环境以及配置CUDA11.7cuDNN8.7TensorRT8.5.2.
OpenCV内部自带有三种人脸检测方式：LBPH人脸识和其他两种方法（Eigen人脸识别，FisherFace人脸识别）本次主要说明第一种方式LBPH检测。1.素材创建1.创建需要训练的图片的集文件夹，和识别功能测试图片集的文件夹。图（1）训练图集文件夹 图（1.1）taylorswift照片（尽量选用背景没其他人和尺寸小的照片，不然不好打开，也可以用resize函数进行缩小） 图（2）识别文件夹，一样放入需要识别的照片2.识别过程1.使用Haar-cascade进行训练，针对与Haar-cascade的识别原理，大家可以自行Google查询，主要说明如何使用Haar-cascade进行训练
前言1.知识补充【机器学习】显卡、GPU、NVIDIA、CUDA、cuDNN（搬运：要点如下，详细可看链接）加*非重要内容，视情况执行。显卡：即显示卡，全称显示接口卡，是计算机最基本配置、最重要的配件之一（就像联网需网卡，数据显示在屏幕需显卡）。显卡是由GPU、显存等等组成的。GPU：图形处理器，一般焊接在显卡上的。GPU是显卡上的一块芯片，就像CPU是主板上的一块芯片。GPU功能强大，只用于图形处理太浪费，NVIDIA公司提出CUDA的概念，通用并行计算架构，是一种运算平台，更加方便利用GPU强大的计算能力（并非所有GPU支持CUDA）。CUDA：通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂
个人电脑相关配置版本信息（超级超级新的版本，以至于适配方面花了很长时间来搞）cuda 11.6cudnn 8.9.0python 3.10对应安装的gpu版本tensorflow-gpu 2.10.0对应代码pipinstalltensorflow-gpu==2.10.0-ihttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/具体怎么安装的我已经放在文章底部啦，改镜像源什么的也不多说~感谢参考嘿(-v--------------------------------------------------------------------
文章目录1.色彩空间1.1BGR色彩空间1.2GRAY色彩空间1.3HSV色彩空间1.4空间转换1.4.1BGR转GRAY1.4.2BGR转HSV2.色彩通道2.1色彩通道的拆分2.1.1cv2.split()拆分BGR通道2.1.2拆分HSV通道2.2cv2.merge()色彩通道的合并2.2.1BGR合并2.2.2HSV合并2.2.3通道拆分与合并的综合运用2.3BGRA色彩空间(alpha通道)ʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞ🍹欢迎各路大佬来到小啾主页指点☀️欢迎大家前来学习OpenCVBGR、GRAY、HSV色彩空间&色彩通道专题-Open_CV系列博文第三篇，我是侯小啾。✨博客主页：云雀编程小
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一、问题描述两个问题一并解决：Traceback(mostrecentcalllast): File"run_trainer_ernie_gen.py",line120,in paddle.set_device(trainer_params.get("PADDLE_PLACE_TYPE","cpu")) File"/opt/conda/envs/ERNIE-GEN/lib/python3.7/site-packages/paddle/device/__init__.py",line204,inset_device place=_convert_to_place(device) File"/
一、问题描述两个问题一并解决：Traceback(mostrecentcalllast): File"run_trainer_ernie_gen.py",line120,in paddle.set_device(trainer_params.get("PADDLE_PLACE_TYPE","cpu")) File"/opt/conda/envs/ERNIE-GEN/lib/python3.7/site-packages/paddle/device/__init__.py",line204,inset_device place=_convert_to_place(device) File"/
目录1查看电脑上cuda版本 2输入命令，查看cuda版本3去官网下载驱动3.1选择对应版本 3.2选择下载版本4下载完成后，双击运行 4.1同意许可协议4.2自定义 4.3安装5输入命令验证1查看电脑上cuda版本 2输入命令，查看cuda版本 3去官网下载驱动CUDAToolkitArchive|NVIDIADeveloper3.1选择对应版本 3.2选择下载版本4下载完成后，双击运行默认路径不要改！ 4.1同意许可协议4.2自定义当前版本大于新版本，将对号去掉！ 默认安装位置，不要改！ 勾选 4.3安装 安装完成5输入命令验证一定要把当前的窗口关掉，重新打开一个命令行窗口！
首先，所有这些都是以root身份完成的。我一直在尝试在CentOS7SATADOM上安装CUDA7.5驱动程序。我遇到的问题如下:InstallingtheNVIDIAdisplaydriver...Thedriverinstallationisunabletolocatethekernelsource.Pleasemakesurethatthekernelsourcepackagesareinstalledandsetupcorrectly.Ifyouknowthatthekernelsourcepackagesareinstalledandsetupcorrectly,youmay
