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RSS订阅原创 pytorch(gpu)环境搭建&&yolov5超详细环境搭建gpu版本
本文详细介绍了GPU环境搭建流程，包含CUDA Toolkit与PyTorch的版本匹配、安装步骤，以及cuDNN的配置方法。首先通过nvidia-smi查看显卡支持的CUDA版本，从官网下载对应版本的CUDA和PyTorch，并验证安装。然后安装cuDNN并覆盖CUDA目录文件。接着安装Anaconda管理Python环境，创建虚拟环境后安装PyTorch的GPU版本，最后通过torch.cuda.is_available()验证GPU是否可用。文中提供了大量截图和官网链接，帮助读者顺利完成环境配置。
2025-06-26 11:17:17
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原创 yolov5 移动端模型部署(ncnn,tflite,paddlelite等）
深度学习移动端模型部署方案对比 本文对比了Paddle-Lite、ncnn和TensorFlow Lite三大移动端深度学习框架的部署流程，重点介绍了Paddle-Lite和ncnn的具体实现方法。 Paddle-Lite由百度飞桨团队开发，具有以下优势： 兼容性强，对模型版本要求低 转换简单，只需pip安装即可使用 部署方便，安卓demo只需修改输入输出即可运行 支持多种硬件平台，包括NPU加速 ncnn是腾讯开源的高性能移动端推理框架： 为手机端极致优化，速度快于其他开源框架 已在多个腾讯产品中应用验证
2022-04-10 17:09:04
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空空如也
空空如也
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