文章目录一：Anaconda安装二：Cuda、Cudnn安装三：Pytorch安装四：Tensorrt安装一：Anaconda安装Jetson系列边缘开发板，其架构都是arm64，而不是传统PC的amd64，深度学习的环境配置方法大不相同。想要看amd64的相关环境安装，可以参考这篇文章。下面步入正题：对于Anaconda的安装其实和之前差不多，只是寻找aarch64的shell包安装即可，下载地址anaconda清华镜像源，我选择的是Anaconda3-2021.11-Linux-aarch64.sh。进入到下载文件夹，按如下命令依次安装即可：chmod+xAnaconda3-2021.11
B站视频教程https://www.bilibili.com/video/BV113411J7nk?p=1Github仓库地址https://github.com/Monday-Leo/Yolov5_Tensorrt_Win10项目简介基于Tensorrt加速Yolov56.0支持Windows10支持Python/C++环境说明Tensorrt8.2.1.8Cuda10.2Cudnn8.2.1(特别注意需安装两个cuda10.2补丁)Opencv3.4.6Cmake3.17.1VS2017GTX1650运行案例(Windows)从yolov5releasev6.0下载.pt模型，这里以yol
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1.多模态GPT-4正式发布：支持图像和文本输入，效果超越ChatGPTOpenAI的里程碑之作GPT-4终于发布，这是一个多模态大模型（接受图像和文本输入，生成文本）。主要能力有：GPT-4可以更准确地解决难题，具有更广泛的常识和解决问题的能力：更具创造性和协作性；可以接受图像作为输入并生成说明文字、分类和分析；能够处理超过25,000个单词的文本，允许长文内容创建、扩展对话以及文档搜索和分析等用例。GPT-4的高级推理能力超越了ChatGPT。在SAT等绝大多数专业测试以及相关学术基准评测中，GPT-4的分数高于ChatGPT。GPT-4遵循GPT、GPT-2和GPT-3的研究路径，利用更
1.多模态GPT-4正式发布：支持图像和文本输入，效果超越ChatGPTOpenAI的里程碑之作GPT-4终于发布，这是一个多模态大模型（接受图像和文本输入，生成文本）。主要能力有：GPT-4可以更准确地解决难题，具有更广泛的常识和解决问题的能力：更具创造性和协作性；可以接受图像作为输入并生成说明文字、分类和分析；能够处理超过25,000个单词的文本，允许长文内容创建、扩展对话以及文档搜索和分析等用例。GPT-4的高级推理能力超越了ChatGPT。在SAT等绝大多数专业测试以及相关学术基准评测中，GPT-4的分数高于ChatGPT。GPT-4遵循GPT、GPT-2和GPT-3的研究路径，利用更
Windows10下yolov8tensorrt模型加速部署【实战】TensorRT-Alpha基于tensorrt+cudac++实现模型end2end的gpu加速，支持win10、linux，在2023年已经更新模型：YOLOv8,YOLOv7,YOLOv6,YOLOv5,YOLOv4,YOLOv3,YOLOX,YOLOR,pphumanseg,u2net,EfficientDet。关注仓库《TensorRT-Alpha》：https://github.com/FeiYull/TensorRT-AlphaLinuxtensorrtyolov8保姆教程:https://blog.csdn.n
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1、选择TensorRt版本安装tensorrt前，需要先了解自己的显卡算力、架构等，点击算力列表链接对号入座。这里仅展示RTX和Titan系列，其他系列可在当前网页选择。1.1、cuda版本首先需要安装cuda，其版本并不是最新就好，需要选择合适的架构的版本。建议选择合适的版本，基本上可以按照显卡发售的最近的时间选择。cuda下载需要注册账号，地址链接为https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive例如，最新的RTX40系列，2022年10月发售，使用ada架构，就必须使用cuda11.8版本。RTX20系列，采用Turing架构，最早于2
