博文目录文章目录版本说明版本选择下载代码创建并激活虚拟环境使用CPU推理安装工程运行的最少依赖运行detect.py使用NvidiaGPU推理安装PyTorchCUDA环境运行detect.py安装TensorRT导出engine运行detect.py额外配置版本说明截止到2022.12.24,相关工具情况如下NvidiaGeForceGameReady驱动程序:527.56,运行nvidia-smi可知该驱动最高已支持到最新的CUDA12NvidiaCUDA:最新版CUDA版本为12NvidiaTensorRT:TensorRT8.5GAUpdate1,支持CUDA11.0到11.8Nvid
正确方法nvcc--version 以下是查看你的显卡最大支持什么版本的cuda通过控制面板查看1.右击电脑桌面，打开“NVIDIA控制面板”。 2.选择“帮助”，然后点击“系统信息”。 3.在系统信息的"显示"里，可以看到显卡是“GeForceGTX1050”。 4.在系统信息里，选择"组件"，找到”NVCUDA64.DLL“，即可看到显卡所支持的cuda版本，此处可以看到cuda版本是11.0。也可以在cmd命令行里看 nvidia-smi 这里的11.0 指的是可驱动的最高版本，所以下载CUDA的版本应低于11.0cuda版本与显卡驱动对照表来自英伟达官网 英伟达各版本CUDA地址以及
下载和安装vscode, 下载vscodeforwindows地址: VisualStudioCode-CodeEditing.Redefined安装"remote-ssh","c/c++"和"gdbdebug"，用于对windows与linux服务器进行ssh连接和进行gdb调 2.1安装remote-ssh 2.2安装c/c++ 2.3安装gdbdebug 3.在linux服务器上创建调试程序#include #include #include int main(){ struct passwd* pwd; uid_t userid; userid = getu
我正在尝试使用GDB通过控制台调试php脚本，但我无法设置断点。这就是我所做的。我创建了一个包含以下内容的脚本:这是我调试它的诱惑#gdbphp-dCANCELLAMI.phpGNUgdb(Ubuntu/Linaro7.4-2012.04-0ubuntu2.1)7.4-2012.04Copyright(C)2012FreeSoftwareFoundation,Inc.LicenseGPLv3+:GNUGPLversion3orlaterThisisfreesoftware:youarefreetochangeandredistributeit.ThereisNOWARRANTY,tot
NsightSystem下载nsys是NVIDIANsightSystems的命令行工具，可以用于分析CUDA应用程序的性能和行为。以下是在Linux上安装nsys的步骤：下载NVIDIANsightSystems安装程序。您可以在NVIDIA的官方网站上下载适用于您的系统的安装程序。下载地址为：https://developer.nvidia.com/nsight-systems。NsightSystem安装安装NVIDIANsightSystems。下载完成后，在终端中进入安装程序所在的目录，并执行以下命令以启动安装程序：chmod+x.run./.run这将启动安装程序。您可以按照屏幕上
我在我的php应用程序中调试段错误，我使用--enable-debug选项编译php，在段错误期间php-fpm转储核心之后，我运行:$gdb/usr/local/sbin/php-fpmcoreGNUgdb(GDB)7.12.1Copyright(C)2017FreeSoftwareFoundation,Inc.LicenseGPLv3+:GNUGPLversion3orlaterThisisfreesoftware:youarefreetochangeandredistributeit.ThereisNOWARRANTY,totheextentpermittedbylaw.Type
在用yolov5训练用户自定义数据集时运行过程中报错：warnings.warn(‘Userprovideddevice_typeof‘cuda‘,butCUDAisnotavailable）1.产生原因：原因是运行的环境与torch的版本不匹配附：如何检测torch版本是否正确可用：方法1：输入如下命令查看硬件设备nvidia-smi输出显示如下然后在Pytorch官网查看合适的cuda版本。方法2：在当前环境下新建一个.py问价输入如下代码：importtorchprint(torch.__version__)print(torch.cuda.is_available())运行后的输出最后
作者：小卢 专栏：《Linux》喜欢的话：世间因为少年的挺身而出，而更加瑰丽。 ——《人民日报》目录 1.背景2.gdb的使用2.1如何生成可以调试debug版本的文件：2.2如何查看调试信息：3.gdb调试指令汇总 1.背景在VS中，有两种模式，一种为debug模式，一种为release模式。debug为可以调试的版本，release为优化后的版本也就是测试版本了Linuxgcc/g++出来的是二进制文件，默认是release版本。在VS中，我们可以按F10进入调试在Linux我们依旧可以调试，要使用gdb调试，必须在源代码生成二进制程序的时候,加上-g选项
调用nn.linear时出现RuntimeError:CUDAerror:CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZEDwhencalling`cublas’错误，搜索网上资料，主要指出以下原因：batchsize太大（本人将batchsize设置成4，够小吧！还是不行。。。）CUDA版本和torch不匹配（本人cuda版本是10.1，pytorch版本安装的是cuda10.1+python3.8的pytorch1.6，不是这个原因）torch版本问题（调换版本依旧不行）总之一句话，网上的解决方案试了个遍都不行。后来折腾没办法，就想着不调用nn.linear，自己编写一个线性函数，
这个问题关键在于t>=0&&t，就是数据的标签必须在0到数据标签总数之间。小虎的数据是因为遇到了-1的label，解决方法是把label范围给限定在提示的范围内。问题原文...,../aten/src/ATen/native/cuda/NLLLoss2d.cu:103:nll_loss2d_forward_kernel:block:
