Ubuntu 百度飞桨 和 CUDA 的安装 1.简介 本文主要是 Ubuntu 百度飞桨 和 CUDA 的安装 系统:Ubuntu 20.04 百度飞桨:2.2 为例 2.百度飞桨安装 访问百度飞桨 进入"安装" 版本:2.2 稳定版 操作系统:Linux 安装方式:pip 计算平台:CUDA11.2 如果你想安装CPU版本计算平台选择 CPU # 百度 paddlepaddle gpu cuda 11.2 python3 -m pip install paddlepaddle-gp

前言: 当前准备重新在树莓派4B8G 上面搭载训练模型进行识别检测,训练采用了百度飞桨的PaddleX再也不用为训练部署环境各种报错发愁了,推荐大家使用. 关于在树莓派4B上面paddlelite的文章很多,特别是 诺亚方包 还有 耐心的小黑    的教程给了我很多指导,再此对他们表示感谢. 这次将采用最新的包进行部署,希望能将全过程记录下来跟大家做个分享 linux系统采用了官方最新的Raspberry Pi 64位系统   :Raspberry Pi OS with desktop http

提速1000倍,预测延迟少于1ms,百度飞桨发布基于ERNIE的语义理解开发套件 11月5日,在『WAVE Summit+』2019 深度学习开发者秋季峰会上,百度对外发布基于 ERNIE 的语义理解开发套件,旨在为企业级开发者提供更领先.高效.易用的 ERNIE 应用服务,全面释放 ERNIE 的工业化价值,其中包含 ERNIE 轻量级解决方案,提速 1000倍! 今年 7 月,百度发布持续学习语义理解框架 ERNIE 2.0,在共计 16 个中英文任务上超越BERT.XLNET,取得了 SO

使用百度飞桨 API 例如:Resize Normalize,处理数据的时候. Resize:如果输入的图像是 PIL 读取的图像这个数据格式是 HWC ,Resize 就需要 HWC 格式的数据. Normalize:有 data_format 参数,把数据格式设为 data_format="HWC". 当数据处理完后把数据输入到网络模型的时候,网络模型一般都是 CHW,需要把数据格式转换一下,这样才能正常运行程序 C 通道数 H 高 W 宽 代码举例: import numpy a

从完成一个简单的『手写数字识别任务』开始,快速了解飞桨框架 API 的使用方法. 模型开发 『手写数字识别』是深度学习里的 Hello World 任务,用于对 0 ~ 9 的十类数字进行分类,即输入手写数字的图片,可识别出这个图片中的数字. 本任务用到的数据集为 MNIST 手写数字数据集,用于训练和测试模型.该数据集包含 60000 张训练图片. 10000 张测试图片.以及对应的分类标签文件,每张图片上是一个 0 ~ 9 的手写数字,分辨率为 28 * 28. 环境配置 直接去飞桨AI S

1. 环境 ubuntu16.04 GTX1080Ti x 4 nvidia-418 cuda-10.1 pytorch1.0.0 目标:在最新的显卡驱动下,使用不同版本的cuda和深度学习框架来执行.编译模型代码. 2. 前言 众所周知,NVIDIA的cuda版本更新的很快,且不同cuda版本不兼容,所以导致有些模型的部分layer在cuda编译时,十分的麻烦. 例如我碰到的例子,实验室需要运行flownet2.0,NVIDIA给出了官方实现,但其中有几个layer使用了cuda编写,在运行模

之前有网友提问说,基于cmake编译时如果切换cuda版本,比如我同时装了cuda8和cuda9,opencv总是找到cuda9,我想用cuda8怎么办?实际上,手头上要配置的工程是基于opencv3.1.0的,这个版本没有对cuda9.0的支持,与其去改opencv的cmake脚本源码,不如切换一下cuda版本. 查看了FindCUDA.cmake源码知道,调用cmake时指定CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR即可,例如 set CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR="D:/so

在开发中,有时候需要在多个node版本之间切换,重复手动下载安装node安装包来切换版本很麻烦,在Mac系统中可以使用nvm工具,而windows系统无法使用nvm工具.gnvm解决了在windows系统中切换nodejs版本的问题. 下载 百度网盘:32位||64位 安装 安装Node.js 下载并解压缩 gnvm.exe 保存到 Node.js 所在的文件夹. 检验 在cmd窗口中,输入gnvm version,输出 版本说明 则配置成功. 使用 更换nodejs的下载来源库 gnvm.ex

​ 参考文章: 深度剖析知识增强语义表示模型--ERNIE_财神Childe的博客-CSDN博客_ernie模型 ERNIE_ERNIE开源开发套件_飞桨 https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE/blob/develop/README.zh.md 1.背景介绍 近年来,语义表示(language representation)技术的发展,使得 "预训练-微调" 作为解决NLP任务的一种新的范式开始出现.一个通用的表示能力强的模型被选择为语义表示模型,

linux上怎么切换不同版本的arm-linux-gcc?只需改一行函数 ln -s /usr/local/arm/3.4.1/bin/arm-linux-gcc /usr/bin/arm-linux-gcc-3.4.1 ln -s /usr/local/arm/4.4.3/bin/arm-none-linux-eabi-gcc /usr/bin/arm-linux-gcc-4.4.3 建立好软连接,后命令行中就可以使用arm-linux-gcc-3.4.1或者-4.4.3调用不同版本了.

通过brew安装的php可以通过brew link和brew unlink来切换不同版本 #brew list #brew unlink php56 #brew link php55

1. 安装homebrew 官网 http://brew.sh/index_zh-cn.html 打开终端,在终端中粘贴如下脚本 /usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)" 测试是否安装成功 在终端中输入 brew -v 出现类似提示,即代表安装成功 Homebrew 0.9.5 (git revision 1021; last co

文章包含以下内容: 一.下载地址 二.nvm-noinstall.zip安装 三.nvm-setup.zip安装 四.测试安装以及使用 一.下载地址 https://github.com/coreybutler/nvm-windows/releases 二.nvm-noinstall.zip安装 1.把nvm_noinstall.zip解压到比如c:/dev/nvm 中(其它盘也可以,建议开发有关的安装在C盘): 2.右键以管理员的身份运行install.cmd . 直接按回车,在C盘根目录下会

lnmp 切换php版本 进入 lnmp 安装的目录,进入install.sh 的目录执行: sudo ./install.sh mphp 备注: find / -name install.sh 备注:export PATH=/usr/local/php7.2/bin:$PATH PECL Swoole项目已收录到PHP官方扩展库,除了手工下载编译外,还可以通过PHP官方提供的pecl命令,一键下载安装 pecl install swoole 配置php.ini 编译安装成功后,修改php.in

当电脑上存在多个版本的JDK时,可能 会遇到想切换版本时无论你如何改JAVA_HOME的路径 进入cmd java -version 都无法得到最新设置的JDK版本 如果遇到类似以下信息 Registry key 'Software\JavaSoft\Java Runtime Environment\CurrentVersion' has value '1.6', but '1.8' is required. Error: could not find java.dll Error: could

前言 Ubuntu18.04系统在安装python时会安装两个版本:2.7和3.6．默认情况下系统环境使用的是python2,但是我们有时需要使用python3来作为我们的开发环境,所以需要自由切换python版本． python2切换成python3 sudo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python2 100 sudo update-alternatives --install /usr/bin/

经常遇到这样的情况: 系统自带的Python是2.6,自己需要Python 2.7中的某些特性: 系统自带的Python是2.x,自己需要Python 3.x: 此时需要在系统中安装多个Python,但又不能影响系统自带的Python,即需要实现Python的多版本共存. pyenv就是这样一个Python版本管理器. 安装pyenv $ git clone git://github.com/yyuu/pyenv.git ~/.pyenv $ echo 'export PYENV_ROOT="$

转载请注明: 仰望高端玩家的小清新 http://www.cnblogs.com/luruiyuan/ 如何解决pytorch 编译时CUDA版本与运行时CUDA版本不对应 如果pytorch的编译时CUDA版本和运行时CUDA版本不一致时,由于不同的 nvcc 编译器会生成不同的动态函数代码,由此会导致自己编写的 CUDA 函数无法正确运行. 常见的错误有: undefined symbol: __cudaRegisterFatBinaryEnd (运行时为CUDA10.1,编译时CUDA版本

第一步,先安装 brew    Brew 是 Mac 下面的包管理工具,通过 Github 托管适合 Mac 的编译配置以及 Patch,可以方便的安装开发工具. Mac 自带ruby 所以安装起来很方便,同时它也会自动把git也给你装上.官方网站:http://brew.sh    在mac下终端里直接输入命令行: ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)&q

查看cuda版本 cat  /usr/local/cuda/version.txt nvcc -V