目录前言一、准备工作1、下载1.下载yolov5源代码存放到桌面2.下载anaconda用于配置环境3.熟悉命令窗口简单指令2、配置环境3、测试环境是否正确配置二、训练模型1、标注图片2、检查标签3、更改运行文件1.修改coco128.yaml2.修改yolov5s.yaml4、修改train.py5、开始训练，运行mytrain.py三、使用模型1、调用摄像头2、识别本地图片或者视频3、识别网络摄像头或者流媒体四、总结五、找到我前言本人学的是机电自动化专业，但因为一些原因自学了yolov5。在半知半解的情况下，摸索着学习。此文是我个人在学习yolov5的一些学习总结，可能有一些地方我还没有弄
在linux中使用A卡进行ai模型训练吐槽使用的设备配置2022-10-2423:21:50一键部署工具发布安装GPU驱动添加path安装MIopenRDNA2架构安装pytorchRX580(gfx803)用户安装这个运行stable-diffusion-webui提示cuda错误，解决方法疑难杂症解决rocm-gdb依赖libpython3.8解决rocm-llvm依赖python但无法安装它运行launch.py时出现语法错误/切换python版本版本Can'trunwithoutacheckpoint.Findandplacea.ckptfileintoanyofthoselocati
在linux中使用A卡进行ai模型训练吐槽使用的设备配置2022-10-2423:21:50一键部署工具发布安装GPU驱动添加path安装MIopenRDNA2架构安装pytorchRX580(gfx803)用户安装这个运行stable-diffusion-webui提示cuda错误，解决方法疑难杂症解决rocm-gdb依赖libpython3.8解决rocm-llvm依赖python但无法安装它运行launch.py时出现语法错误/切换python版本版本Can'trunwithoutacheckpoint.Findandplacea.ckptfileintoanyofthoselocati
深度学习环境配置入门深度学习，首先要做的事情就是要搭建深度学习的环境。不管你是Windows用户，Mac用户还是Ubuntu用户，只要电脑配置允许，都可以做深度学习，毕竟Windows、Mac和Ubuntu系统都可以进行深度学习环境的搭建。接下来就记录下自己在Windows系统上搭建深度学习环境的过程，方便自己存档也为大家提供一个参考。本次环境配置主要模式是基于Anaconda+PyTorch(GPU版)+CUDA+cuDNN进行搭建的。所需工具：Python集成开发环境：AnacondaCUDA、cuDNN：英伟达提供的针对英伟达显卡的运算平台。用来提升神经网络的运行效率，如果电脑显卡不满足
深度学习环境配置入门深度学习，首先要做的事情就是要搭建深度学习的环境。不管你是Windows用户，Mac用户还是Ubuntu用户，只要电脑配置允许，都可以做深度学习，毕竟Windows、Mac和Ubuntu系统都可以进行深度学习环境的搭建。接下来就记录下自己在Windows系统上搭建深度学习环境的过程，方便自己存档也为大家提供一个参考。本次环境配置主要模式是基于Anaconda+PyTorch(GPU版)+CUDA+cuDNN进行搭建的。所需工具：Python集成开发环境：AnacondaCUDA、cuDNN：英伟达提供的针对英伟达显卡的运算平台。用来提升神经网络的运行效率，如果电脑显卡不满足
前言本文是之前做云计算实验整理的内容，借博客保存一下！使用不同方法对算法加速还是很有意思的！实验题目自选一张图片，按照实验指南说明在jetson05节点上基于OpenMP和CUDA对图片进行边缘提取实验，记录梯度向量幅度的最小值和最大值，比较串行算法和并行算法的运行时间，并提交处理后的边缘提取结果图片。试一下：如果编译时开启优化选项（比如选择“-O3”级别的优化），串行算法和并行算法的运行时间分别有什么变化。使用提供的opencl-examples源码在你自己的计算机上进行基于OpenCL的GPU并行算法实验，记录你的实验环境参数（包括CPU和GPU相关参数等，可从实验程序日志中获取）以及各个
前言本文是之前做云计算实验整理的内容，借博客保存一下！使用不同方法对算法加速还是很有意思的！实验题目自选一张图片，按照实验指南说明在jetson05节点上基于OpenMP和CUDA对图片进行边缘提取实验，记录梯度向量幅度的最小值和最大值，比较串行算法和并行算法的运行时间，并提交处理后的边缘提取结果图片。试一下：如果编译时开启优化选项（比如选择“-O3”级别的优化），串行算法和并行算法的运行时间分别有什么变化。使用提供的opencl-examples源码在你自己的计算机上进行基于OpenCL的GPU并行算法实验，记录你的实验环境参数（包括CPU和GPU相关参数等，可从实验程序日志中获取）以及各个
3月31日，UC伯克利联手CMU、斯坦福、UCSD和MBZUAI，推出了130亿参数的Vicuna，俗称「小羊驼」（骆马），仅需300美元就能实现ChatGPT90%的性能。今天，团队正式发布了Vicuna的权重——只需单个GPU就能跑！项目地址：https://github.com/lm-sys/FastChat/#fine-tuning130亿参数，90%匹敌ChatGPTVicuna是通过在ShareGPT收集的用户共享对话上对LLaMA进行微调训练而来，训练成本近300美元。研究人员设计了8个问题类别，包括数学、写作、编码，对Vicuna-13B与其他四个模型进行了性能测试。测试过程
3月31日，UC伯克利联手CMU、斯坦福、UCSD和MBZUAI，推出了130亿参数的Vicuna，俗称「小羊驼」（骆马），仅需300美元就能实现ChatGPT90%的性能。今天，团队正式发布了Vicuna的权重——只需单个GPU就能跑！项目地址：https://github.com/lm-sys/FastChat/#fine-tuning130亿参数，90%匹敌ChatGPTVicuna是通过在ShareGPT收集的用户共享对话上对LLaMA进行微调训练而来，训练成本近300美元。研究人员设计了8个问题类别，包括数学、写作、编码，对Vicuna-13B与其他四个模型进行了性能测试。测试过程
从2022年火爆全球的元宇宙，到今年的ChatGPT，以人工智能为代表的科学技术正在创造出无限的可能，而这背后，离不开算力的强力支撑，这也成为异构计算如何火爆的原因之一。 事实上，异构计算并非新的概念，其早在上世纪80年代中期就已经被提出，当时便被认为有着计算能力强、可扩展性好、资源利用率高等特点。随着数据处理技术的不断成熟，以及人工智能技术的飞速发展，异构计算已经成为当前和未来的主要计算方式。 2021年7月，工信部发布《新型数据中心发展三年行动计划》明确提出，推动CPU、GPU等异构算力提升，逐步提高自主研发算力的部署比例，推进新型数据中心算力供应多元化。 虽然异构计算的快速发展给企业创新
