CU 第25页

pip换源安装、以及解决报错“未找到对应版本”

以安装pytorch和torchvision为例，可以用以下命令：pip3installtorch==1.8.1+cu101torchvision==0.9.1+cu101-fhttps://download.pytorch.org

whutfan·2022-12-30 10:37

Pyinstaller 打包pytorch应用（Yolov5为例）

Pyinstaller打包pytorch应用安装pytorch打包应用遇到的坑安装pytorchpipinstalltorch==1.8.0+cu111torchvision==0.9.0+cu111torchaudio

小熊果汁·2022-12-30 08:28

MMselfSup训练自监督模型之mocov3

nameopenmmlabpython=3.8-y激活虚拟环境：condaactivateopenmmlab2.安装pytorch、torchvision根据自己的配置安装相应版本pipinstalltorch==1.7.1+cu101torchvision

风吹的我冷·2022-12-29 21:29

python虚拟环境配置若干错误及解决办法

所以把我的经验分享出来,让大家少走些弯路.1.安装mmcv时执行：pipinstallmmcv-full==1.2.4-fhttps://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu111

今天涨知识了吗·2022-12-29 20:21

Maskrcnn_benchmark最新安装教程以及错误解决方法（Ubuntu16.04）——目标检测、目标识别

一、电脑配置如下系统：Ubuntu16.04显卡：NVIDIARTX2070cu

maxuba·2022-12-29 20:21

自然语言处理学习之路-基于深度模型纠错--环境和工具

四、显卡驱动，cuda，cudnn，深度学习库（pytorch和tensorflow）的关系显卡驱动cu

mengao1234·2022-12-29 14:15

cuDNN error: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR

由于电脑配置有点差，在跑网络的时候打开了两个vivado工程和两个C++工程，导致电脑内存被占用，因此无法正常启动cu

tanfuz·2022-12-29 12:44

在自己的图像数据集上训练测试ViT-B16模型，以及position-embdding可视化-亲测可用

下面讲解下如在自己的数据集上做训练：环境pytorch18.1+cu111完整代码：https://download.csdn.net/download/qq_38784454/23512141一、数据集制作数据集需要采用猫狗大战的命名格式如

苏打水的杯子·2022-12-29 11:23

PyTorch开始使用的一些问题

如上图所示，可以直接运行其中的pip3installtorchtorchvisiontorchaudio--extra-index-urlhttps://download.pytorch.org/whl/cu113

bjay·2022-12-28 22:27

transformers 模型指导文件(t5forconditionalgeneration与t5model的差异)

t5forconditionalgeneration中间有一个将encoder部分降维的过程hidden_states=encoder_outputs[0]ifself.model_parallel:torch.cu

唐僧爱吃唐僧肉·2022-12-28 18:12

python index out of bounds_Assertion `index ＞= -sizes[i] && index ＜ sizes[i] && “index out of bounds...

，首先是类似这样的重复出现:/opt/conda/conda-bld/pytorch_1573049304260/work/aten/src/ATen/native/cuda/IndexKernel.cu

weixin_39942335·2022-12-28 17:55

【新方案】RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED when calling `cublasCreate(handle)`

问题使用GPU训练时报错，报错内容如下/pytorch/aten/src/ATen/native/cuda/Loss.cu:247:nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel

内卷焦虑人士·2022-12-28 14:29

使用tensorrt 加速Ultra-Fast-Lane-Detection项目

onubuntu18.04)AGX版本(Jetson4.3)cuda10.010.0.130-cudnn77.6.5.32-tensorrt7.0.0.11-1+cuda10.0-pytorch1.4.0+cu1001.2.0torchvision0.5.0

不知道起啥名_·2022-12-28 01:26

CUDA issue：cudaGetDeviceCount()错误

但是之前编译caffe(含cuda和cudnn)，以及nvcc编译自己编写的.cu程序都OK。（怪不得caffe这次安装了c

SantoWong·2022-12-28 01:53

mmdetection初步使用

其中，cuda的安装和配置需要注意的就是版本对应问题，mmcv需要注意一定要安装mmcv-full，还有下载链接后面的一大串，对应不同的cu版本和torch版本：然后github上clone项目，安装即可

Can__er·2022-12-28 01:15

(zhuan) 深度学习全网最全学习资料汇总之模型介绍篇

id=2309351000224077630868614681&u=5070353058&m=4077873754872790&cu=5070353058深度学习全网最全学习资料汇总之模型介绍篇雷锋网作者

a1424262219·2022-12-27 23:37

pytorch出现RuntimeError: cublas runtime error :cu:259问题，及解决方法

theGPUprogramfailedtoexecuteatC:/w/1/s/tmp_conda_3.6_041836/conda/conda-bld/pytorch_1556684464974/work/aten/src/THC/THCBlas.cu

莫小涛·2022-12-27 22:14

cuda9.1+torch0.4.0+torchvision.0.2.2+python3.6.x配置

torch0.4.0+torchvision.0.2.2+python3.6.x配置torch0.4.0下载：cmd窗口敲pipinstallhttp://download.pytorch.org/whl/cu91

HHHHGitttt·2022-12-27 03:36

强化学习算法Q-learning学习

TCCCLY·2022-12-26 23:29

使用pytorch加载模型时报错“TypeError: ‘NoneType‘ object is not iterable”的解决方法

我的pytorch版本是1.9.0+cu111。

小宝学技术·2022-12-26 15:50

mmdetection2使用教程

cuda10.0ubuntu_mmd2.3.tar.gzmmdetection-all_ubuntu.tar.gz（里面没有mmcv安装文件）这两个是ubuntu的，是2.3，可以使用torch1.5.0，cu

魔方研究生·2022-12-26 15:39

目标检测算法——deformable-detr源码调试

1、环境环境版本torch1.11.0+cu113torchvision0.12.0+cu1132、文档论文源码3、数据集自定义数据集4、修改代码4.1、测试环境cd./models/opssh.

lzh~·2022-12-26 12:50

考察具有粘性阻尼的单摆，u‘‘+cu‘+ksinu=0绘制其在区域(u,u‘)∈[-4,4]×[-3,3]相图（Matlab程序）

matlab程序下载地址：https://mbd.pub/o/bread/mbd-Y5mckppshttps://mbd.pub/o/bread/mbd-Y5mckppshttps://mbd.pub/o/bread/mbd-Y5mckpps总共两个文件，下载后将两个文件放置在同一文件夹下，点击main.m在matlab中打开并运行即可。运行后的图如下所示：matlab程序下载地址：https:/

糖児児べ_·2022-12-26 00:50

Anaconda安装

#如正常则静默a.cu

甜甜的闲趣·2022-12-25 12:44

NotImplementedError: Could not run ‘torchvision::nms‘ with arguments from the ‘CUDA‘ backend.

nms'withargumentsfromthe'CUDA'backend.Thiscouldbebecausetheoperatordoesn'texistforthisbackend,orwasomittedduringtheselective/cu

买火柴的小蓝孩·2022-12-25 11:16

DGL安装报错 OSError: libcublas.so.11: cannot open shared object file: No such file or directory

cannotopensharedobjectfile:Nosuchfileordirectory原因：未安装cudatoolkit解决：condainstallcudatoolkitpipinstalldgl-cu113dglgo-fhttps

文森@Vincent·2022-12-25 10:19

目标检测算法——mmdetection下面的deformable-detr运行

1、环境包版本mmcv-full1.4.2mmdet2.19.1torch1.10.0+cu113torchvision0.11.1+cu1132、文档mmet官方文档mmcv官方文档源码下载3、数据集自定义数据集

lzh~·2022-12-25 10:41

Pytorch1.5编译DCNv2时报错：error: identifier “THCState_getCurrentStream“ is undefined

简单来说就是将src/cuda/dcn_v2_cuda.cu文件中的THCState_getCurrentStream(state)都替换为c10::cuda::getCurrentCUDAStream

a563562675·2022-12-25 08:46

[深度学习][原创]yolact编译DCNv2错误解决方法

dbolya/yolact使用yolact编译DCNv2提示/media/howso/f/lu/myproj/yolact-master/external/DCNv2/src/cuda/dcn_v2_cuda.cu

FL1623863129·2022-12-25 08:45

PCDet ubuntu16.04从安装到demo

__version__)得到:python3.6.2pytorch1.2.0+cu92或创建一个新的虚拟环境condacreatePCDetpyt

背个包包洋歪了·2022-12-25 03:27

PCDet环境和训练

安装和训练个人环境设置环境变量spconv版本训练指定单GPU训练指定多GPU训练个人环境操作系统：Ubuntu16.04.1x86_64CUDA驱动：11.1Python：3.8torch=1.8.1+cu111torchvision

不废江河954·2022-12-25 03:14

pytorch-gpu安装-win10-python3.7-anaconda3

安装2.测试1.安装创建虚拟环境pytorch,pip安装gpu版本，没有cuda就选安装cpucondacreate-npytorhpython=3.7pipinstalltorch==1.7.0+cu101torchvision

HJZ11·2022-12-24 11:49

ResNeXt代码实现

cifar10转png程序数据集构建文件resnext50模型获取程序resnext50推理demo程序resnext50训练程序resnext网络结构构建程序开发环境python–3.7torch–1.8+cu101torchsummarytorchvision

为算法工程师·2022-12-24 11:39

torch-1.8.1 cu111-cp38-cp38-win_amd64.whl is not a supported wheel on this p

安装pytorch的时候提示这个问题，经排查发现，下载的pytorch的64位的，自己安装的python是32位的卸载python重新装64位的（好麻烦，重新配置一堆东西）问题解决

Ezio的学习之旅·2022-12-24 09:55

ERROR: torch-1.6.0+cu101-cp37-cp37m-win_amd64.whl is not a supported wheel on this platform.

安装pytorch：pipinstalltorch-1.6.0+cu101-cp37-cp37m-win_amd64.whl报错：DEPRECATION:Python3.5reachedtheendofitslifeonSeptember13th

人类高质量算法工程师·2022-12-24 09:23

安装 torch报错解决方案-win‘10 python38 yolov5 openpose

pip3installtorch==1.9.0+cu111torchvision==0.10.0+cu111torchaudio===0.9.0-fhttps://download.pytorch.org

三块钱0794·2022-12-24 09:22

ERROR: torch-1.12.0+cu116-cp38-cp38-win_amd64.whl is not a supported wheel on this platform.

ERROR:torch-1.12.0+cu116-cp38-cp38-win_amd64.whlisnotasupportedwheelonthisplatform.安装Pytorch报错解决方案安装Pytorch

林夕醉·2022-12-24 09:52

配置开发板连无线网

我的另一篇博文中介绍了tq2440怎么驱动rtl8192cu芯片的无线网卡，地址：http://blog.csdn.net/laotie1015/article/details/8528899这篇我将介绍怎么配置开发板连上无线网

老铁留言·2022-12-23 23:49

VS2017配置Tensorrt的环境

③.删除kernel.cu文件，添加自己的cpp、cu、h文件。④.配置头文件

niemanh·2022-12-23 23:36

yolov5调试经验

yolov5调试经验环境配置情况数据集导入网络模型选型运行命令输出的结果测试集验证环境配置情况torch=1.9.0+cu111torchvision=0.10.0+cu111我的是3060按照上述torch

MC.zeeyoung·2022-12-23 17:21

win10上用实例分割网络SOLO训练自己的数据集（mmdetection版本）

这个网络架构在win10上和ubuntu上都搭起来了，里面有的截图是用的ubuntu系统的截图，不影响我的环境Python版本3.7CUDA版本11.1PyTorch版本1.7.0+cu110（PyTorch

不打代码也没有头发·2022-12-23 17:20

HEVC中CTU递归代码分析

CU递归的算法，那么就是xDecodeCU这个函数里面首先对其中一些比较难以理解的部分进行相应的整理UIntuiCurNumParts=pcPic->getNumPartitionsInCtu()>>(

candice廷·2022-12-23 16:46

HEVC帧内预测学习（一）CTU、CU、PU、TU单元划分的理解

CTU是codingtreeunit的缩写，相当于h.264中的宏块。大小有16x16、32x32和64x64。根据YUV采样格式，一个编码树单元(CTU)应当是包含了同一位置处的一个亮度编码树块(CTB)和两个色度编码树块(CTB)(CrCb)，以及一些相应的语法元素。根据CTU大小可以为16X16,32X32,64X64,则亮度CTB的大小始终与CTU的大小相对应，而对于色度编码树块就要根据采

幸运学者·2022-12-23 16:44

HEVC学习之二CTU, CU, CTB, CB, PB, TB

在H264标准中，编码层的核心是宏块，一个宏块大小为16X16，包含一个16X16的亮度块，以及对于常用的4:2:0采样格式来说还包含两个8X8的色度块。相对应的在HEVC中类似的结构为编码树单元(CTU),其尺寸可以由编码器指定，最大可以支持到64X64,最小可以支持到16X16。对于高分辨率视频的编码中，使用较大尺寸的CTU可以获得更好的压缩性能。这里以最大的64X64大小的CTU为例说明HE

weixin_30929011·2022-12-23 16:43

【HEVC简介】CTU、CU、PU、TU结构

参考文献：见《HighEfficiencyVideoCoding(HEVC)》BlockStructuresandParallelismFeaturesinHEVC章节《HEVC标准介绍、HEVC帧间预测论文笔记》系列博客，目录见：http://www.cnblogs.com/DwyaneTalk/p/5711333.htmlCTU：codingtreeunit，编码树单元，LCU对于YUV=42

weixin_30467087·2022-12-23 16:13

HEVC区域划分Slice Tile CTU CU PU TU

SliceSlice是可以不依赖同一张图片其他Slice独立编码的数据结构，包括信号预测、残差信号重建和熵编码。一张图片可以分为一个活多个Slice。Slice包含一个或多个Slicesegment。Slice可以不是长方形。如图上图包含两个独立的Slice。第一个Slice包含三个Slicesegments；第二个Slice包含一个Slicesegment。Tile一张图片可以水平或垂直的划分成

shayashi·2022-12-23 16:12

H265 CTU、CU、PU、TU划分的特点及要求

目录H265CTU、CU、PU、TU划分的特点及要求大小及划分模式常见问题1、Spec里对于CTU大小的规定在哪？2、Spec对于TU大小的规定在哪？

sunnylgz·2022-12-23 16:12

HEVC学习笔记(1)

图像处理单元CTU——编码树单元，由YCbCr推知，CTU包含三个CTB，一个亮度两个色度CTU的大小类型可以有16x1632x3264x64三种类型CU——编码单元，同理包含三个CB，CU是决定进行帧内预测还是帧间预测的单元

pinkelectronic·2022-12-23 16:09

【HEVC】CTU,CU,PU,TU的划分

2.CU的划分CU的划分以CTU为基础。每个CU具有自己的分割深度，最大分割深度为3。CU的划分采用的是递归的四叉树，图解如下：如果CTU为64*64，那么CU的尺寸为8*8到64*64。根

sth_catcher·2022-12-23 16:36

H.265/HEVC预测编码及CTU、CU、PU、TU学习笔记

一、预测编码1.原理利用已编码的一个或几个样本值，根据某种模型或方法，对当前的样本值进行预测，并对样本真实值和预测值之间的差值进行编码，包括帧内预测和帧间预测两种。2.预测编解码的过程(1)预测编码过程对于当前编码的图像的输入像素值x(n)，首先利用已编码像素的重建值得到当前像素的预测值p(n)进行残差，得到运动残差e(n)，将e(n)送入量化器得到e’(n)后进行熵编码，同时利用量化后的残差e’

LIuliuu__·2022-12-23 16:06

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