目录1.查看显卡版本命令：2.更新驱动：2.1下载显卡驱动2.2安装前配置2.3安装显卡驱动3.下载更换cuda版本：3.1下载cuda：3.2安装过程中遇到一些选项，同意协议accept3.3vi~/.bashrc末端加上配置信息参考连接：1.查看显卡版本命令：nvidia-smi：GPU驱动版本，driverAPI（支持的最高cuda版本）。watch-n1nvidia-smi：动态监控显卡状态。nvcc-V：cuda版本，timeAPI（运行时API）。2.更新驱动：2.1下载显卡驱动查看自己的显卡信息：lspci|grep-invidia 根据自己的显卡信息去登录NVIDIA官方下载适
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。
目录一、pytorch环境搭建1.创建新环境2.激活环境3.按照版本下载二、labelimg的安装三、数据处理部分 1、rename数据文件2、数据加强 四、yolov4训练过程五、租用GPU一、pytorch环境搭建在安装anaconda的前提下在编译器pycharm的终端1.创建新环境conda create -n pytorch1.6_cuda10.2 python=3.7//创从大python3.7pytorch1.6的编译环境2.激活环境conda activate pytorch1.6_cuda10.2 3.按照版本下载conda install pytorch==1.
文章目录一、torch.nn.utils.clip_grad_norm_二、计算过程三、确定max_norm众所周知，梯度裁剪是为了防止梯度爆炸。在训练FCOS算法时，因为训练过程出现了损失为NaN的情况，在githubissue有很多都是这种训练过程出现loss为NaN，作者也提出要调整梯度裁剪的超参数，于是理了理梯度裁剪函数torch.nn.utils.clip_grad_norm_的计算过程，方便调参。一、torch.nn.utils.clip_grad_norm_torch.nn.utils.clip_grad_norm_(parameters,max_norm,norm_type)，
在各处看到关于yolo的魔改都是基于yolov5版本的，于是借鉴学习一下用在yolov7-tiny版本上，做一下学习记录。1、配置yaml文件#parametersnc:80#numberofclassesdepth_multiple:1.0#modeldepthmultiplewidth_multiple:1.0#layerchannelmultiple#anchorsanchors:-[10,13,16,30,33,23]#P3/8-[30,61,62,45,59,119]#P4/16-[116,90,156,198,373,326]#P5/32#yolov7-tinybackboneba
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
用法torch.nn.Softmax()是PyTorch中的一个类，用于实现softmax函数。softmax函数是一种常用的激活函数，它可以将一个向量转换成一个概率分布，使得每个元素都是非负数且和为1。softmax函数通常在分类问题中使用，可以将一个多分类问题转换成多个二分类问题，从而得到每个类别的概率分布。语法格式torch.nn.Softmax(dim=None)其中，dim是要进行softmax的维度，缺省值为None，表示对最后一维进行softmax。例子dim=1importtorchx=torch.randn(2,3)print('x:',x)softmax=torch.nn.
