参考:Ubuntu系统---配置OpenCV 一、下载和安装依赖包1、首先更新apt-get，在安装前最好先更新一下系统，不然有可能会安装失败。在终端输入：sudoapt-getupdatesudoapt-getupgrade2、接着安装官方给的opencv依赖包，在终端输入：sudoapt-getinstallbuild-essentialsudoapt-getinstallcmakegitlibgtk2.0-devpkg-configlibavcodec-devlibavformat-devlibswscale-devsudoapt-getinstallpython-devpython-n
参考别人的文章FFMPEG使用显卡加速转码ffmpeg调用NVIDIAGPU处理视频转码ffmpeg硬件加速视频转码指南ffmpeg硬件加速wmv视频转码自己的关于ffmpeg的命令收集ffmpegffplay命令收集笔记硬编码后缀解释qsv：intel显卡的快速视频同步技术（quicksyncvideo）nvenc：nvidia显卡的硬件视频编码器（nvidiahardwarevideoencoder）cuvid：nvdec的旧称，只有解码端。cuda：同上.nvdec的旧称，只有解码端。amf：amd显卡的amf硬件编码器（amdhardwareencoder）下面都是在cmd中跑命令出来
linux下显卡驱动，cuda，cudnn的安装安装显卡驱动，cuda，cudnn安装显卡驱动第一个报错第二个报错第三个错误屏幕不显示问题解决方案安装cuda11.1安装cudnn安装显卡驱动，cuda，cudnn通过上表可以发现，如果要使用CUDA11.1，那么需要将显卡的驱动更新至455.23或以上（Linuxx86_64环境）。我还没有安装显卡驱动安装显卡驱动下载驱动，直接去NVIDIA官网下载：https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cnsudobashNVIDIA-Linux-x86_64-535.54.03.run第一个报错需要
问题在训练到一定迭代次数之后报错：RuntimeError:CUDAerror:CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILEDwhencallingcublasSgemm(handle,opa,opb,m,n,k,&alpha,a,lda,b,ldb,&beta,c,ldc)可能的原因shape维度不匹配变量不在同一个device上pytorch和cuda版本不匹配解决方案在train.py文件的开头加上os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='0'，并且设置device='cuda'。但是有一个很奇怪的现象：如果不设置可见gpu，而是指定devic
文章目录准备工作CUDA安装cudnn安装准备工作注：本机系统为Ubuntu20.041.安装显卡驱动打开‘软件和更新，点击附加驱动安装显卡驱动。2.gcc安装若系统为Ubuntu22.04，则需要安装。在终端输入一下指令，查看有没有gcc。gcc--version3.gcc安装本机ubuntu20.04gcc自带版本为9.4.0安装gcc-7，command：sudoapt-getinstallgcc-7g++-7安装完gcc-7，系统中就存在两个版本的gcc，因此要设置默认的gcc，命令如下：sudoupdate-alternatives--install/usr/bin/gccgcc/u
一、准备阶段1、规格参数关于JetsonNano开发板的规格参数等指标信息，可以登录Nvidia官方网站查看，也可以打开下面的连接查看。2、处理器架构重点提醒：JetsonNano处理器架构是aarch64架构，所以在jetsonnano上安装软件时请选择arrch64版本的，否则会导致无法预料的严重后果。arm64和aarch64之间的区别：arm64已经与aarch64合并，因为aarch64和arm64指的是同一件事。ARM64是由Apple创建的，而AARCH64是由其他人（最著名的是GNU/GCC的）创建的。用于aarch64的Apple后端称为arm64，而LLVM编译器社区开发的
一、如何查看CUDA版本？1.1查看runtime版本的CUDA（1）nvcc-V或nvcc--version（2）在CUDA的include文件夹中找到cuda.h文件打开后搜索version。上面这张图的cuda路径是我在安装的时候自定义的，不要完全参考。 （3）查看conda指令安装的CUDA版本用下面的代码去查看CUDA和cudnn版本。importtorchprint(torch.__version__)print(torch.version.cuda)print(torch.backends.cudnn.version()) 下面是我在虚拟环境1和2上运行的结果，有一个结果cuda
JetsonXavierNX默认安装的OpenCV4.5.4(不带cuda)，因项目要求OpenCV使用cuda作加速，因此，须重新编译OpenCV。这里为了方便直接在目标机上面编译，避免复杂的环境及依赖。1.下载OpenCV源代码下载地址：OpenCV·GitHub我这里下载opencv-4.5.4，opencv_contrib-4.5.4，下载后并解压。2.卸载原来的OpenCVsudoapt-getpurgelibopencv*python-opencv查看是否卸载：libs:pkg-configopencv--libsversion:pkg-configopencv--modversi
文章目录前言相关资源下载OpenCVCUDA下载CUDNN下载编译错误异常前言本文用来记录在linux环境下docker中编译OpenCVwithcuda的过程，同时编译了4.5.4和4.6.0两个版本均可编译通过。本地是linux环境也可参考本文完成编译。系统：debian11CPU：i7内存：16G显卡：NvidiaQuadroM2000相关资源下载OpenCVgithub直接下载连接：OpenCV4.5.4sourcecodeOpenCV4.6.0sourcecode如需下载其他版本可自行通过下述链接下载：githubreleasepageCUDA下载对应CUDA版本最低显卡驱动要求1，
一、前言本文主要介绍JetsonOringNano,JetsonNano,JetsonTX2这三块开发板上OpenCV的卸载安装及编译（支持CUDA模块）；解决了一些出现的问题。二、卸载OpenCV如何查看本机安装的OpenCV是否支持CUDA?如果已安装jtop，可以直接使用jtop查看，命令如下。sudojtop按数字6查看INFO页面（某些开发板是7INFO），可以看到：*OpenCV: 4.1.1 compiledCUDA: NO从官网拉下来的OpenCV（已编译）是不支持CUDA加速的，无法充分利用GPU。如果未安装jtop，可以使用以下命令查看opencv库：pkg-config-
