RuntimeError:nms_impl:implementationfordevicecuda:0notfound.关于mmpose的网页搜索并不多，查了一些资料是cuda不匹配的问题，参考添加链接描述，后续检查了自己配置，是匹配的。就卸载了mmcv-full,在重新安装，安装命令是pipinstallmmcv-full没有后面的指定版本，运行demo时成功！虽然卸载的和再重新下载的版本一致，但就是可以了，很奇怪，能运行就行，哈哈哈哈
0、引言最近工作中需要用到使用CUDA加速后的opencv进行传统算法的开发，在编程之前，需要先解决环境编译和lib库问题，本文就是记录自己编译opencv-4.7.0的全过程。1、CUDA下载和安装可参考我之前的博客WIN10安装配置TensorRT详解中的前几节，可以清楚的知道如何在Windows10系统上安装适合自己的CUDA以及验证CUDA是否可用2、opencv-4.7.0+opencv-contrib-4.7.0下载opencv的官方网站release了很多版本的opencv，如下图所示：博主选择opencv-4.7.0的sources进行下载。opencv-contrib-4.7
查看nvidia的版本516.94可安装11.4最新（实验室电脑）笔记本上安装cuda10.0第一次会让设置临时解压目录，笔记本c盘内存不足，于是在D盘新建了一个temp的文件（应该安装完成后会自动删除）。选择自定义此处没有选择默认路径，而是在D盘新建了一个cuda的文件夹。查看环境变量点击设置–>搜索高级系统设置–>查看环境变量【如果没有需要自己添加】此处我都有，啊哈哈哈NVCUDASAMPLES_ROOTNVCUDASAMPLES11_0_ROOT验证是否安装成功：运行cmd，输入nvcc--version即可查看版本号；setcuda，可以查看CUDA设置的环境变量。
查看nvidia的版本516.94可安装11.4最新（实验室电脑）笔记本上安装cuda10.0第一次会让设置临时解压目录，笔记本c盘内存不足，于是在D盘新建了一个temp的文件（应该安装完成后会自动删除）。选择自定义此处没有选择默认路径，而是在D盘新建了一个cuda的文件夹。查看环境变量点击设置–>搜索高级系统设置–>查看环境变量【如果没有需要自己添加】此处我都有，啊哈哈哈NVCUDASAMPLES_ROOTNVCUDASAMPLES11_0_ROOT验证是否安装成功：运行cmd，输入nvcc--version即可查看版本号；setcuda，可以查看CUDA设置的环境变量。
论文笔记--SentEval:AnEvaluationToolkitforUniversalSentenceRepresentations1.文章简介2.文章概括3文章重点技术3.1evaluationpipeline3.2使用4.代码4.1数据下载4.2句子嵌入4.3句子嵌入评估5.文章亮点6.原文传送门7.References1.文章简介标题：SentEval:AnEvaluationToolkitforUniversalSentenceRepresentations作者：AlexisConneau,DouweKiela日期：2018期刊：arxivpreprint2.文章概括 文章给出
文章目录安装步骤导入NVIDIAGPG密钥添加NVIDIADocker存储库安装nvidia-container-toolkit检查nvidia-docker是否安装成功安装步骤导入NVIDIAGPG密钥curl-shttps://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey|sudoapt-keyadd-添加NVIDIADocker存储库distribution=$(./etc/os-release;echo$ID$VERSION_ID)curl-s-Lhttps://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nv
CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，能够帮助开发人员快捷地创建、测试和部署基于深度学习应用程序。而运行CUDA应用程序需要系统至少具有一个支持CUDA的显卡和CUDA工具包兼容的驱动程序，这些工具包括CUDASDK、CUDAStudio、CUDATestingKit、CUDASoftwareDevelopmentKit、CUDADeveloperKit、CUDAPackageKit和CUDAEnterpriseToolkit等，每一种都具备了强大的功能。显卡驱动和cuda版本信息查看方法：1、在命令行中输入【nvidia-smi】可以当前显卡驱动版本和cuda版本。2、如果提示
前言我们今天来说一下如何使用XRInteractionToolkit来实现和3D物体的交互之：抓取，简单说就是通过VR手柄拿起来一个物体。二.准备工作我们需要准备好Unity工程和环境配置有了前文：Unity之OpenXR+XRInteractionToolkit基本配置的介绍,我们就不在详细说明这些了，大家自行复习。流程简述：我们新建一个3D(URP）工程然后通过PackageManager安装XRInteractionToolKit插件。配置好XRInteractionToolkit的Preset新建一个3D场景准备工作完毕配置3D物体1.我们随便创建一个3D的球体2.给他添加XR组件：X
前言：我想要安装TorchV1.7.1，根据版本信息只有cuda10.2和11.0。但是，本地安装的CUDA版本为11.6和11.2，都不能满足需求。因此需要降低CUDA版本为10.2本机系统信息CUDA版本和显卡驱动nvidia-smi目前CUDA版本为11.6，如下图所示，显卡驱动为510.47.03（根据下面的对照表，降级成CUDA10.2没问题）ubuntu系统版本和架构unamelsb_release-aCUDA版本和驱动版本的对照表参照官网：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html如上图所示
文章目录📕教程说明📕前置准备📕HandData脚本存储手部数据📕制作预设手势📕手势匹配脚本GrabHandPose⭐完整代码⭐需要保存的数据⭐得知什么时候开始抓取和取消抓取⭐将手势数据赋予手部模型⭐平滑变化手势⭐开始抓取和取消抓取触发的事件函数📕镜像手势📕编辑器面板关键物体一览往期回顾：UnityVR开发教程OpenXR+XRInteractionToolkit(一)安装和配置UnityVR开发教程OpenXR+XRInteractionToolkit(二)手部动画UnityVR开发教程OpenXR+XRInteractionToolkit(三)转向和移动UnityVR开发教程OpenXR+X
