英伟达tk1 第26页

Diffusion Models扩散模型的通用框架

沉迷单车的追风少年·2022-11-23 02:30

pytorch和python有什么区别_TensorFlow与PyTorch之间有何不同？

我以前是TensorFlow的用户，但是加入英伟达之后，我们决定转向PyTorch(出于测试的目的)。以下是我的一些体验。安装PyTorch的安装轻松直接，可以通过PIP或数据源安装。PyTo

学历小助手王老师·2022-11-23 00:32

pytorch使用GPU加速--windows11，GTX1650Super

cudnn下载网址这个下载需要英伟达的账号，这个正常注册就可以。2.软件安装下载好cuda后，点击安装，安装完成后在终端输入nvc

joey小天使·2022-11-23 00:20

技术干货 | MindSpore AI科学计算（一）：PINNS和Simnet分析

MindSporeAI科学计算系列，将主要分享美国布朗大学GeorgeEmKarniadakis教授所在课题组提出的物理信息神经网络（PhysicsInformedDeepLearning，PINNs），以及英伟达公司基于该算法开发的物理仿真工具包

昇思MindSpore·2022-11-22 23:43

手把手教你搭建Arduino+英伟达Jetson的ROS小车（上）

1引言今年6月，我们应小伙伴儿的需求，写了两篇如何通过购买零件从零搭建一台ROS实体车的推文《开源！手把手教你搭建Arduino+树莓派的ROS小车（上）》、《开源！手把手教你搭建Arduino+树莓派的ROS小车（下）》。并且将对应的效果演示视频放入到了B站（COONEO）中，目前累计播放量已近2W。一晃半年过去了，我们的微信交流群逐渐壮大，陆陆续续开始有同学咨询我们，能否出一个基于Nvidia

COONEO·2022-11-22 22:52

手把手教你搭建Arduino+英伟达Jetson的ROS小车（下）

手把手教你搭建Arduino+英伟达Jetson的ROS小车（上）》中，我们介绍了一台Jetsonnano小车所需要的硬件部分；《开源！

COONEO·2022-11-22 22:52

《强化学习周刊》第64期：Neurips2022强化学习论文推荐（2）、英伟达提出树搜索策略梯度...

No.64智源社区强化学习组强化学习研究观点资源活动周刊订阅告诉大家一个好消息，《强化学习周刊》已经开启“订阅功能”，以后我们会向您自动推送最新版的《强化学习周刊》。订阅方法：方式1：扫描下面二维码，进入《强化学习周刊》主页，选择“关注TA”。方式2：点击本文下方的“阅读原文”，进入《强化学习周刊》Hub社区版，根据内附的详细订阅步骤，完成订阅。关于周刊强化学习作为人工智能领域研究热点之一，其在人

智源社区·2022-11-22 21:48

深度学习环境配置

在安装好annaconda和英伟达驱动之后，开始进行环境创建及第三方插件安装，以下均在命令行进行。1.我这里以SSD为例进行环境创建（注意一份代码一个环境，避免因包版本问题的环境污染！）

qq_49727784·2022-11-22 21:44

Ubuntu18.04配置运行Kintinuous

浏览目录1.安装对应的英伟达显卡驱动2.安装CUDA3.安装OpenCV2.4.133.1前期准备3.2下载并编译OpenCV3.3配置环境变量3.4测试4.安装PCL4.1安装第三方库4.2安装vtk4.3

xqStrong·2022-11-22 21:04

今年的AI芯片峰会，惊现偷家英伟达的操作！

这次峰会，国内几乎所有的AI芯片玩家都去了，国际上如英伟达、高通也去了。国内，AI芯片第一股的寒武纪，竟然没去。为什么没去，临芯投资董事长的一句调侃可能说出了某些原因。"

董董灿是个攻城狮·2022-11-22 20:29

Ubuntu 16.04 Tensorflow 1.4 C++接口（CUDA 8.0 CUDNN 6.0 OPENCV 4.0.1)

本文配置所需的所有文件)下期预告，yoloV3+deepsort的ubuntu的移植硬件我的电脑配置：OS:Ubuntu16.04LTSGPU:GTX1080NVIDIA驱动:410.104前期准备装英伟达显卡请参考

Harry6011·2022-11-22 18:10

TensorRT详细入门指南

作为在英伟达自家GPU上的推理库，这些年来一直被大力推广，更新也非常频繁，issue反馈也挺及时，社区的负责人员也很积极，简直不要太NICE。

AI松子666·2022-11-22 18:06

win10 +Pycharm+Pytorch GPU 环境配置

PytorchGPU版本配置引言没想到时至今日.还需要自己写一篇.PS建议找连接好一点的网络.因为要下载的东西比较大.光Torch就需要2个G以上.如果本身没有安装驱动和Cuda的话.需要下载的就更多了.环境配置英伟达驱动传送门

Hello,Lance·2022-11-22 17:37

在ubuntu（20.04）上搭建基于docker的yolov5环境（GPU：3060）

启动容器并加载镜像运行推理代码重新安装pytorch配置国内conda源卸载pytorch安装合适版本的pytorch摘要由于YOLOv5提供的官方镜像里面的pytorch版本是基于cuda10.2的，英伟达

Jeremy Liang·2022-11-22 09:17

Centos8安装英伟达显卡驱动并通过docker部署深度学习环境

20201107-每个人的机器和实际需要的环境都不一样，本文只是提供了在自己实验室centos8上的部署过程，部署过程中，没有什么问题。请谨慎参考本篇文章，以免浪费宝贵时间。0.引言之前的时候，在实验室的深度学习服务器上安装深度学习的环境，部署的文章在《Docker部署容器使用GPU并搭建jupyter环境》，这次选择完全重装。本次重装，操作系统选取centos8，物理机上还是原来的三块Tesla

V丶Chao·2022-11-22 07:22

nvcc编译器之GPU代码编译（chapter 5）

5.1GPU多代架构英伟达GPU有多种架构，每个架构都可以独立演化发展。新一代的GPU会在功能或芯片架构上引入重大改进，而相同架

敩科炼技堂·2022-11-22 06:58

神经网络量化----TensorRT深刻解读

TensorRT深刻解读前言一、TensorRT简介二、难点1.架构2.功能三、实现1.conv和ReLU的融合2.conv和ReLU的融合quant_utils.py3.调用示例总结前言本文将聚焦于英伟达

追梦苦旅·2022-11-22 06:39

量化总结2-tensorrt、ncnn的后量化方式

英伟达使用kl散度来比较量化前后两个分布的差异，即相对熵，则问题转化为求相对熵的最小值。1、从信息熵的角度来解释，kl散度最小则代表两个分布差异最小。2、将log换为以2

lovep1·2022-11-22 06:03

萤火跑模型 | 英伟达元宇宙创造营 GET3D

幻方AI小编·2022-11-22 03:30

NILMTK-GPU版本（Tensorflow-gpu，pytorch-gpu，paddlepaddle-gpu类同）安装（显卡RTX系列）

Anaconda）1.3安装Tensorflow-gpu1.4安装nilmtk1.5pycharm配置虚拟环境1.6这里我提供我的环境依赖1.cudacudnn1.1cudacudnn的版本选择若电脑自带英伟达生产的

YHT29·2022-11-21 23:08

手把手教你win10安装Paddlepaddle-GPU(一)

版本是3.5.1+/3.6/3.7也就是说，当前时间，暂时不支持Python3.8pip/pip3版本要求是9.0.1+Python和pip均是64位也就是说，当前时间，暂时不支持32位的系统另外，需要有英伟达家的显卡

氵文大师·2022-11-21 23:03

Nvidia最新三维重建技术Instant-ngp初探

最近逛技术论坛，发现一个牛到逆天的英伟达项目，刚刚发布几个月，全称为：InstantNeuralGraphicsPrimitives[1]，项目链接为：https://github.com/NVlabs

程序猿老甘·2022-11-21 22:13

YOLOv7环境搭建、训练流程以及转TensorRT部署问题

背景github官网yolov7，代码什么的从这个网站下，还有一个，但是这是官网二、环境搭建有两种环境搭建方式，一是用conda搭个虚拟环境，然后安装所有需要的库跟依赖等；二是用docker容器，下载英伟达的

小随风_hi·2022-11-21 17:48

ubuntu20.04安装cuda和cudnn

以下安装的版本1、英伟达驱动：515.65.012、CUDA：11.0.23、CUDNN：8.0.5.294、pytorch安装的方式，在官网选择命令行输入condainstallpytorchtorchvisiontorchaudiocudatoolkit

Rootzzy1216·2022-11-21 17:30

Ubuntu20.04安装CUDA cuDNN 以及对应的pytorch

**Ubuntu20.04安装CUDAcuDNN以及对应的pytorch**一.显卡驱动、CUDA、cuDNN和cuda版本的pytorch的关系二.NVIDIA（英伟达）显卡驱动安装三.安装显卡驱动四

SMORE_Bob·2022-11-21 15:05

CVPR2022 做语义分割不用任何像素标签，UCSD、英伟达在ViT中加入分组模块

关注公众号，发现CV技术之美本文转自机器之心。生成效果的确很惊艳。视觉场景是由有语义意义的像素组构成。在深度学习的概念出现之前，业界就已经使用经典的视觉理解方法对像素分组和识别进行深入研究。自下而上分组的思想是：首先将像素组织成候选组，然后用识别算法模块处理每个分组。这种思路已经成功应用于超像素图像分割、以及目标检测和语义分割的区域构建。除了自下而上的推理，识别过程中自上而下的反馈信号，能够更好地

我爱计算机视觉·2022-11-21 14:34

英伟达提出GroupViT：基于文本监督的语义分割...

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达转载自：机器之心生成效果的确很惊艳。视觉场景是由有语义意义的像素组构成。在深度学习的概念出现之前，业界就已经使用经典的视觉理解方法对像素分组和识别进行深入研究。自下而上分组的思想是：首先将像素组织成候选组，然后用识别算法模块处理每个分组。这种思路已经成功应用于超像素图像分割、以及目标检测和语义分割的区域构建。除了自下而上的推理，识

Amusi（CVer）·2022-11-21 14:31

Isaac Gym 注册下载教程，解决验证程序加载失败，请检查您的浏览器设置，例如广告拦截程序...的问题

解决验证程序加载失败，请检查您的浏览器设置，例如广告拦截程序...的问题Isaac首页：https://developer.nvidia.com/isaac-gym点立即加入/join，需要先注册或登陆英伟达账号才能下载

中东吴彦祖·2022-11-21 13:43

告别CPU，加速100-1000倍！只用GPU就能完成物理模拟和强化学习训练

编译|王晔校对|青暮IsaacGym由英伟达开发，通过直接将数据从物理缓存传递到PyTorch张量进行通信，可以端到端地在GPU上实现物理模拟和神经网络策略训练，无需CPU。

AI视觉网奇·2022-11-21 13:13

Ubuntu18.04 英伟达Nvidia显卡驱动安装和CUDA环境配置（个人实践笔记）

目录一、NVIDIA驱动安装1.根据硬件型号下载所需驱动2.对gcc版本进行切换3.禁用nouveau驱动3.安装英伟达驱动二、CUDA和CUDNN安装1.安装CUDA2.安装CUDNN总结（踩坑）一、

萝卜社长·2022-11-21 12:34

笔记本GTX1050（计算能力6.1）安装cuda11.0+cudnn8.2（for cuda 11.x）+pycharm tensorflow-gpu2.4.0错误排除

这里主要说几个坑，截止到2021.8，最新的cuda11.4.1和tf2.5.0版本的最新对应可以看英伟达官网https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes

随便逛逛2333·2022-11-21 10:48

Win10 GTX1050 CUDA9.0 conda搭建torch torchvision

1、确定自己的cuda版本多少，这个百度很多，不是本文的重点，这里假设你已经确定好自己的电脑这么巧，和我一样，是英伟达的GTX1050，CUDA对应是9.0版本，那么可以继续往下看，如果不一样，也可以借鉴一下下面的关于版本对应的操作

Bruce_C2·2022-11-21 09:58

WSL2 Ubuntu18.04LTS安装cuda11.5及pytorch1.10.1过程

安装的大体过程与链接一样，但是出于保险我将英伟达的gameready驱动程序退回到与CUDA11.5一致的版本（cuDNN目前最新版对应Cuda11.5），具体版本可以去英伟达官网搜索对应自己显卡的驱动

Ternence06·2022-11-21 08:52

没有英伟达显卡，只有核显，浅装一下TensorFlow

1.你有anaconda不，miniconda也可以啊，没有的话出去右转下一下再回来2.有是吗，小伙子哈哈Windows+R打开命令窗口，默认是cmd，不是的话输一下进入命令窗口输入activate，看见base即可进入你想装的虚拟环境，怎么虚拟环境也没有啊，自己create一个condacreate-ntf***python=***你想装的Python版本3.condaactivate你想放的环

：）�东东要拼命·2022-11-21 05:20

超简单的pytorch（GPU版）安装教程（亲测有效）

1、安装cuda和anaconda要使用pytorch-GPU，首先确保自己的显卡是英伟达显卡（RTX），

zstar-_·2022-11-21 03:47

关于pytorch和tensorflow的GPU版本安装过程中的问题（MX450）

MX450+Anaconda+Pycharm最新补充：pytorch官网已经不再对cuda10.x版本进行支持，最低也是cuda11.3了，有些显卡查看了发现只支持11.1的（如RTX1050），可以通过在英伟达官网下载最新的

清晨微风·2022-11-21 02:08

首篇 | M2BEV：统一BEV表征的多摄像头多任务框架（英伟达、香港大学）

点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心技术交流群后台回复【ECCV2022】获取ECCV2022所有自动驾驶方向论文！论文链接：https://arxiv.org/pdf/2204.05088.pdf摘要本文提出统一框架M2BEV，可以在BEV空间中与多镜头图像联合实现3D目标检测和BEV分割。与之前工作的区别在于，M2BEV使用一个模型输出两个任

自动驾驶之心·2022-11-21 00:08

pytorch-cuda-cudnn初探（个人记录）

cuda是英伟达开发的

AbigaleXinn·2022-11-21 00:33

yoloV5 自整理完全安装运行教程

1、安装环境OS:Win10专业x64显卡：英伟达mx250CUDA版本10.1Python:Python3.7.7（通过Anaconda软件自带安装）Anaconda:Anaconda3-2020.02

杭杭爸爸·2022-11-20 21:41

NovelAI-WebUI安装教程

基础要求英伟达显卡，显存至少4GB良好的英语水平，有编程基础至少20G的硬盘空间环境配置Python3.10.6,安装至“C:\ProgramFiles(x86)\Python”文件夹，勾选AddToPathGit

Dear_Xuan·2022-11-20 19:30

关于安装tensorflow-cpu/tensorflow-gpu出现的问题及解决方案

关于安装tensorflow-cpu/tensorflow-gpu出现的问题及解决方案安装前的准备：1.首先确认自己的显卡驱动版本是不是最新版，如果不是最新版，则需要去英伟达官网下载与自己显卡驱动版本对应的

whutzwj·2022-11-20 18:20

深度学习环境搭建

深度学习环境搭建1、所需工具1、python集成开发环境：Anaconda2、英伟达提供的针对英伟达显卡的运算平台：CUDA、cuDNN(需要NVIDAGTX10系列及以上显卡)。

urnotY·2022-11-20 17:22

【理工智控】智能机器人产品展示

“路威”教学机器人产品介绍“路威”机器人是本公司潜心研发的一款专门用于ROS及自动驾驶技术学习的入门级套装产品，采用四轮四驱移动底盘，搭载英伟达最具性价比的学习套件NVIDIAJestsonNano，可实现激光

理工智控·2022-11-20 16:24

win11的cuda11.6版本和anaconda安装

支持的cuda版本是11.61.安装Cuda先从官网下载地址2下载cudnn下载|英伟达开发者(nvidia.com)现在解压吧~下载好的cuda建议用默认路径2.1解压cudnnc

爱吃甜的火龙果巧克力·2022-11-20 16:40

Windows安装GPU版本的tensorflow+CUDA+CUDNN（超详细）

目的：安装GPU版本的tensorflow一、查看电脑的NVIDIA版本是否支持CUDA以及能够配置的CUDA版本方法：在桌面空白处单击右键，打开英伟达控制面板，如果找不到可以参考如下网址win10nvidia

m0_46093829·2022-11-20 16:24

深度学习环境安装经验总结

深度学习环境安装经验总结一、安装miniconda1.1安装地址1.2安装版本1.3安装步骤1.4测试是否成功二、查看显卡设备2.1查看显卡2.2查看显卡对应的CUDA版本三、安装英伟达驱动四、安装CUDA

有梦想的咕噜·2022-11-20 12:42

cuda安装、cuDNN、Anaconda安装、搭建虚拟环境、pytorch安装

cuda安装、cuDNN、Anaconda安装、搭建虚拟环境、pytorch安装前言（整个步骤）1.安装pytorch前，先安装CUDA、cuDNN2.首先检查自己的GPU（独立显卡nvidia英伟达）

蔡易均·2022-11-20 12:58

pytorch学习[1]

1.下载Anaconda集成了很多科学分析包的环境集成软件2.下载pytorch主要支持英伟达显卡，显卡起到训练加速配置需要检查显卡驱动是否正确安装当资源管理器中能看到显卡型号时代表显卡驱动安装成功打开

从不睡觉的猫·2022-11-20 11:06

Ubuntu20 配置深度学习环境（完整版）

打开SSH：sudoaptinstallopenssh-serverservicesshdstartufwallowssh2.安装显卡驱动安装完系统后，进入终端输入：nvidia-smi发现英伟达驱动已经自动安装好了

xbs118·2022-11-20 09:14

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