1.安装CUDA1.1 检查是否已安装CUDA 快捷键win+r，输入cmd，在命令行中输入nvcc-V可以查看版本信息 若已安装，则显示版本信息，请跳转到第二步1.2若未安装，请于左下角搜索并打开NVIDIA的控制面板 单击系统信息，进入组件页面查看CUDA的版本 如图所示，作者电脑CUDA的版本为11.7，因此选择下载≤11.7版本的CUDA 进入官网CUDAToolkitArchive|NVIDIADeveloperCUDAToolkitArchive|NVIDIADeveloper ，下载对应版本的CUDACUDAToolkitAr
主要实现的AI算法有：目标检测、目标追踪主要实现AI算法功能：越界识别功能（主要是获取统计人流量）平台：基于Aidlux平台基础库安装：（1）lap安装：先sudoapt-getupdate，再输入sudoapt-getinstall-ycmakebuild-essentialpython3-dev；最后pipinstalllap-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple。（2）cython_bbox安装：先安装cython：pipinstallcython-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple再安装cyt
主要实现的AI算法有：目标检测、目标追踪主要实现AI算法功能：越界识别功能（主要是获取统计人流量）平台：基于Aidlux平台基础库安装：（1）lap安装：先sudoapt-getupdate，再输入sudoapt-getinstall-ycmakebuild-essentialpython3-dev；最后pipinstalllap-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple。（2）cython_bbox安装：先安装cython：pipinstallcython-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple再安装cyt
需先查看电脑是否安装了显卡驱动，nvidia-smi，有表格样页面输出则安装了如果没有，sudoubuntu-driversdevices查看可安装版本，选择最高安装sudoaptinstallnvidia-driver-510查看安装pytorch(稳定版)需要的CUDA版本，查看是否安装了CUDA，用nvcc-V注意大写V也可能是装了但没有加环境变量，看/usr/local/文件夹下有没有cuda,添加环境变量http://t.zoukankan.com/piaojianxue-p-10229081.html如果没装，去https://developer.nvidia.com/cuda-d
需先查看电脑是否安装了显卡驱动，nvidia-smi，有表格样页面输出则安装了如果没有，sudoubuntu-driversdevices查看可安装版本，选择最高安装sudoaptinstallnvidia-driver-510查看安装pytorch(稳定版)需要的CUDA版本，查看是否安装了CUDA，用nvcc-V注意大写V也可能是装了但没有加环境变量，看/usr/local/文件夹下有没有cuda,添加环境变量http://t.zoukankan.com/piaojianxue-p-10229081.html如果没装，去https://developer.nvidia.com/cuda-d
好难为了看到这个页面ChatGLM-6B简介ChatGLM-6B是基于清华大学KEG实验室和智谱AI公司于2023年共同训练的语言模型开发的一个开源的类ChatGPT模型,ChatGLM（alpha内测版：QAGLM）是一个初具问答和对话功能的中英双语模型，当前仅针对中文优化，多轮和逻辑能力相对有限，但其仍在持续迭代进化过程中，敬请期待模型涌现新能力。中英双语对话GLM模型：ChatGLM-6B，结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4量化级别下最低只需6GB显存）。经过约1T标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持，62亿参数的Cha
好难为了看到这个页面ChatGLM-6B简介ChatGLM-6B是基于清华大学KEG实验室和智谱AI公司于2023年共同训练的语言模型开发的一个开源的类ChatGPT模型,ChatGLM（alpha内测版：QAGLM）是一个初具问答和对话功能的中英双语模型，当前仅针对中文优化，多轮和逻辑能力相对有限，但其仍在持续迭代进化过程中，敬请期待模型涌现新能力。中英双语对话GLM模型：ChatGLM-6B，结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4量化级别下最低只需6GB显存）。经过约1T标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持，62亿参数的Cha
1. pytorch模型转换到onnx模型2.运行onnx模型3.比对onnx模型和pytorch模型的输出结果 我这里重点是第一点和第二点，第三部分 比较容易首先你要安装依赖库：onnx和onnxruntime，pipinstallonnxpipinstallonnxruntime进行安装也可以使用清华源镜像文件安装 速度会快些。开始：1. pytorch模型转换到onnx模型pytorch转onnx仅仅需要一个函数torch.onnx.export torch.onnx.export(model,args,path,export_params,verbose,input_names,out
1. pytorch模型转换到onnx模型2.运行onnx模型3.比对onnx模型和pytorch模型的输出结果 我这里重点是第一点和第二点，第三部分 比较容易首先你要安装依赖库：onnx和onnxruntime，pipinstallonnxpipinstallonnxruntime进行安装也可以使用清华源镜像文件安装 速度会快些。开始：1. pytorch模型转换到onnx模型pytorch转onnx仅仅需要一个函数torch.onnx.export torch.onnx.export(model,args,path,export_params,verbose,input_names,out
文章目录一、安装anaconda二、安装CPU版本的Pytorch1.打开AnacondaPrompt，如下图所示：2.使用清华镜像源网站3.创建Pytorch环境4.激活刚刚创建的pytorch环境5.安装Pytorch6.测试是否安装成功三、安装GPU版本（电脑有显卡）1.查看是否安装CUDA软件驱动2.打开AnacondaPrompt，如下图所示：3.使用清华镜像源网站4.创建Pytorch环境5.激活刚刚创建的pytorch环境6.安装Pytorch7.查看CUDA是否可用：一、安装anacondaAnaconda包括Conda、Python以及一大堆安装好的工具包，比如：numpy、
