内含一整套操作，从设置容器到远程连接。操作环境：服务器：ubuntu20.04本机：win10IDE:pycharm专业版1.nvidia驱动下载下载驱动很容易的，下面我们来介绍一种最简单的方法。sudoubuntu-driversdevices#显示可用驱动sudoaptinstallnvidia-driver-525#我这里选择的是525，大家按需操作即可reboot#需要重启一下nvidia-smi#验证是否有驱动 2.docker下载 参考参考网站里有很详细的解说，我们只再列出需要的代码。sudoaptupdate#更新软件包apt-getinstallca-certificate
目录ChatGLM简介系统配置options.py设备获取 device.py模型初始化model.py运
文章目录前言一、下载libtorch二、系统变量环境三、VS环境配置四、测试五、踩坑记录前言libtorch可以理解为C++版的pytorch，语法和pytorch基本相似。安装libtorch之前，要先安装好cuda以及对应的pytorch。同理，在VS中配置libtorch时，也需要把cuda的路径配置进去一、下载libtorch下载地址进入pytorch官网直接下载、解压即可，注意有两个版本：Release和Debug。两个可以都下载下来，但只用一个，下面以Debug版的为例进行说明（但在实际部署项目中，通常是用release版本，因为得到的程序更小一点，但两者的配置方法是一模一样的。）
在车路协同中，鱼眼一般用来补充杆件下方的盲区，需要实现目标检测、追踪、定位。在目标追踪任务中，通常的球机或者枪机方案，无法避免人群遮挡的问题，从而导致较高的IDSwich，造成追踪不稳定。但是鱼眼相机的顶视角安装方式，天然缓解了遮挡的问题，从而实现杆件下方的盲区问题 1、鱼眼相机原理介绍 相机镜头大致上可以分为变焦镜头和定焦镜头两种。顾名思义，变焦镜头可以在一定范围内变换焦距，随之得到不同大小的视野；而定焦镜头只有一个固定的焦距，视野大小是固定的。鱼眼镜头是定焦镜头中的一种视野范围很大的镜头，视角通常大于180°。如下图所示，在获取更大视野范围的同时，鱼眼镜头成像的畸变也更大。
文章目录前言此处写的以自己GT730为例，主要针对老版本显卡的可行安装步骤一、Nvidia显卡驱动下载及安装二、根据显卡计算算力三、查看显卡最高支持的CUDA版本四、安装Anaconda五、安装VisualStudio六、选择CUDA版本及安装七、下载对应版本CUDNN并安装八、安装Pytorch九、先来个没用的测试吧问题及解决方案：Refernence：前言此处写的以自己GT730为例，主要针对老版本显卡的可行安装步骤这个内容主要是针对自己折腾几天遇到的问题和解决方法的一个记录，用来作为自己的备忘，遇到同样问题可以参考，同时也感谢各位博主之前的分享，为我提供了极大帮助；另外，若有其它问题也可
简介本文记录Ubuntu22.04长期支持版系统下的CUDA驱动和cuDNN神经网络加速库的安装，并安装PyTorch2.1.1来测试是否安装成功。安装Ubuntu系统如果是旧的不支持UEFI启动的主板，请参考本人博客U盘系统盘制作与系统安装（详细图解）如果是新的支持UEFI启动的主板，请参考本人博客UEFI下Windows10和Ubuntu22.04双系统安装图解安装CUDACUDA的安装方式有多种：deb在线、deb离线、run在线、run离线等等，具体可参见CUDA手册。本文采用deb离线方式，访问CUDA下载首页，根据操作系统、处理器等信息选择安装文件。选择完成后页面给出安装命令脚本，
目录1.环境准备1.1软件环境1.2源码下载2.CMake编译项目2.1创建cmake项目2.2设置编译配置2.3解决异常2.3.1文件下载异常2.3.2解决CUDA版本异常2.4编译项目3.VisualStudio编译项目4.项目测试5.总结 OpenCV是一个基于Apache2.0许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和MacOS操作系统上。项目源码由一系列C函数和少量C++类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 但在实际使用中，如果是对处理时间要求
目录1.环境准备1.1软件环境1.2源码下载2.CMake编译项目2.1创建cmake项目2.2设置编译配置2.3解决异常2.3.1文件下载异常2.3.2解决CUDA版本异常2.4编译项目3.VisualStudio编译项目4.项目测试5.总结 OpenCV是一个基于Apache2.0许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和MacOS操作系统上。项目源码由一系列C函数和少量C++类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 但在实际使用中，如果是对处理时间要求
目录一、安装Nvidia Docker二、安装显卡驱动1、安装驱动2、检查显卡驱动版本3、查询驱动版本和显卡相关信息三、Dockerhub安装pytorch和对应版本cuda1、在Dockerhub中查询对应版本镜像编辑2、查询pytorch/pytorch的镜像3、devel版本和runtime版本的区别4、拉取对应版本镜像5、查看拉取完成的镜像6、生成容器四、进入容器并查询相关信息1、进入容器2、打印环境变量3、查询本地安装的软件和程序4、显示NVIDIACUDA编译器（nvcc）的版本信息前期因为要安装东西需要cuda10+的环境，查了部分资料发现对这方面的介绍不是很详细，所以结合前期
二十、Ubuntu22.04+RTX2080配置显卡驱动+CUDA+cuDNN1.根据NVIDIA显卡型号，下载对应的显卡驱动2.根据显卡驱动，下载对应的CUDA3.根据CUDA版本，下载对应的cuDNN库1.根据NVIDIA显卡型号，下载对应的显卡驱动首先确定自己的显卡型号lspci|grep-ivga可以看到显卡型号是GeForceRTX2080然后去NVIDIA官网下载对应的显卡驱动显卡驱动下载地址然后把下载好的驱动程序放到一个英文文件夹（否则进入非图形化界面时可能中文乱码），例如我这里新建了一个driver安装所需依赖sudoapt-getupdatesudoapt-getinstal
