DCNv2 pytorch1.7,1.8 cuda11.0编译

最新推荐文章于 2024-04-10 11:02:08 发布
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#pytorch #深度学习

本文指导读者如何从Github下载DCNv2项目，包括移动dcn_v2.py文件至顶层目录、放置make.sh脚本并执行./make.sh进行编译。

Github下载: https://github.com/MatthewHowe/DCNv2

下载该工程，将DCN目录下的dcn_v2.py文件移动到上层，和make.sh文件放在同一级目录，然后执行：./make.sh

DCNv2编译步骤
wuyeyoulan23的专栏
07-14 2549
3.打开anacondaprompt，激活第二步中新建的虚拟环境，并把目录切换到DCNv2所在的目录，输入pythonsetup.pybuildinstall。选择2017，登录自己的账号，弹出2017的几个版本，下载community版，即可，下载后的式为vs_Community.exe。命令安装完成后，容易出现各种问题，比如需要修改nvcc-v为nvcc--v等问题。所以这里用pip的方式安装pytorch。等，解决办法彻底卸载vs2015，安装vs2017即可解决。.........
DCNv2在pytorch1.8.1的安装
super_lxc的博客
09-15 1142
最近使用Deep Snake，需要安装DCNv2库，参考了网上大佬几篇帖子，终于安装成功了！！！这里把各种报错做一个集锦~这里先声明，目前在网上找到的能够兼容最高的pytorch就是1.8版本，如果你的pytorch版本过高，要么卸载重装，要么蹲一个能够兼容更高版本pytorch的DCNv2包。
血泪安装DCNv2 编译BasicSR框架下的DCNv2
longshaonihaoa的博客
08-13 6755
源代码链接：https://github.com/xinntao/EDVR 1、环境介绍 我开始以为环境版本很重要，网上教程、github分析都在提供各种python、torch等匹配，但是经过我这四天血泪调试，现在发现版本是什么不重要。不同版本互相匹配很重要。 这篇文写之前我终于在RTX3090 + python3.6 + torch1.7.1 及 RTX2080 + python3.6 + torch1.4.1均编译成功。 2、先说结论 1）pytorch 即使是相同的版本，下载时的cuda.
pytorch版可变形卷积代码DCNv2.zip
04-09
pytorch版可变形卷积代码DCNv2，下载编译可直接使用，内附编译过程及详细使用方法。在Ubuntu环境下使用的。
【DCNv2踩坑记录】Windows10 + RTX3060 + cuda11.0 + pytorch1.7.1成功编译
qq_42700606的博客
09-06 9409
【DCNv2踩坑记录】 windows10 + RTX3060 + cuda11.0 + pytorch1.7.1 成功编译
解决pytorch1.7CenterTrack中DCNv2编译问题
qq_62607941的博客
02-28 645
解决pytorch1.7CenterTrack中DCNv2编译问题
Ubuntu 20.04 + RTX3060 + pytorch 1.7 + cuda 11.0 + cudnn 8.0.5 DCNv2调试
Sillver_的博客
12-13 2878
pytest+pyblind11安装 将anaconda环境下的 lib/python3.6/site-packages/torch/utils/cpp_extension.py文件 将[‘ninja’,’-v’]改成[‘ninja’,’–v’] 或者[‘ninja’,’–version’] 1631 行
ubuntu18LTS深度学习环境配置：RTX3070+cuda11.1+cuDNN8.0.4+pytorch1.7
~v~
12-22 3005
ubuntu 18LTS+RTX3070+cuda11.1+cuDNN8.0.4+pytorch1.7问题背景解决方法GCC降级CUDA及cuDNN安装pytorch及python安装 问题背景 本机配置： 3600X+RTX3070+ubuntu18 miniconda+pycharm RTX3070显卡驱动 455 开始安装了cuda11.1（不知道什么时候装的，也不知道安装在哪里），手动装了cuda10.2，以及cudann。然后按照下图安装pytorch： 但是运行代码却报错： GeForce R
CenterNet：Objects as points 环境配置（Ubuntu18.04+RTX3090+CUDA11+Pytorch1.7）
blink_cao的博客
09-02 981
论文：CenterNet : Objects as Points 论文地址：https://arxiv.org/abs/1904.07850 代码地址：https://github.com/xingyizhou/CenterNet 1 Install 按照readme文件夹的install.md操作，本文在实验环境为Ubuntu18.04 RTX3090 CUDA11，Anaconda Python3.6 Pytorch1.7。 1.1 创建虚拟环境 # 创建虚拟环境 conda create -n Cen
DCNv2-master.zip
06-30
支持pytorch1.7版本，不用做较大修改即可运行
DCNv2可变形卷积开发包
11-13
可变性卷积的思想很简单，就是讲原来固定形状的卷积核变成可变的。同时可以去我的github地址去下载：https://github.com/z1z9b89/DCNv2
DCNv2_latest:DCNv2支持不错的火炬，例如火炬1.5+（现在为1.8+）
05-12
DCNv2最新 由于DCN在许多模型中使用得很好，并且性能很好，但是在行业中，此操作支持不是很好。 包括pytorch，onnx，tensorrt等。此仓库使pytorch中的所有版本都可以使用DCNv2。 在CenterNet-DLA模型中推断出的Pytorch 1.7。 它可以在Pytorch 1.7上运行，因此您可以在RTX 30系列卡中使用它。 更新 2021.03.24 ：已确认PyTorch 1.8在主分支中可以使用，随时可以使用它。 2021.02.18 ：新年快乐！ PyTorch 1.7终于在master分支上得到支持！ 对于较低的版本，理论上也可以，如果没有，请向我提出问题！ 。 2020.09.23 ：现在，默认情况下，master分支适用于pytorch 1.6，对于较旧的版本，您需要将其分开。 2020.08.25 ：签出pytorch1.6分支以获得py
DCNv2ubuntu16.04下编译好的
11-12
可变形卷积dcnv2编译，ubuntu16.04下编译好的，cuda10.0，cudnn7.1.3，欢迎下载
DCNv2在pytorch1.8.1的安装（经过测试）
AI训练师中的点滴
01-20 6627
我的电脑环境 项目名称 版本 cuda版本 11.1 pytorch版本 1.8.1 ubuntu版本 18.04 在安装centerFusion（centerNet的多模态融合版本）时，遇到DCNv2不支持新版pytorch的问题，通过寻找其他博客，发现他们只找到了pytorch1.7的新版本，我测试适用于1.7的，也报了各种错，直到我找到了DCNv2某位大佬写的最新版，但是在安装的过程中，出现了很多问题，最后经过我的略微修改，可以运行了。 安装流程 #到你的路径上 git c
DLA/DCN/DCNv2
清欢
07-10 3285
文章目录1. Deep Layer Aggregation2. Deformable Convolutional Networks3. Deformable ConvNets v2: More Deformable, Better Results 1. Deep Layer Aggregation 即DLA，CVPR2018 参考资料： arvix 论文解读 Github 要解决什么问题？ 现在有很多研究在设计更宽、更深的网络结构，但有一个问题没有进一步讨论： how to best aggre
win10编译DCNv2
村民的菜篮子
07-09 3622
环境：win10x64 , vs2019 , pytorch1.7(虚拟环境)，python3.7 ,cuda10.1 update2 背景：运行centernet demo中的DLA和DCN预训练模型效果，但是DCN需要先编译才能使用 编译过程： 1、下载DCNv2的github源码：https://github.com/lbin/DCNv2/tree/pytorch_1.7 放在centernet的库目录下： 这有好几个文件夹：DCNv2是centerNet自带的，算是比较老的..
ubuntu安装DCNv2
最新发布
2301_76965285的博客
04-10 1077
环境python=3.7, pytorch=1.7.1。
DCNv2支持PyTorch 1.8+，提高CenterNet-DLA模型性能
2021年3月24日确认PyTorch 1.8可以在主分支中使用，而到了2021年2月18日，PyTorch 1.7在主分支上得到了支持。此外，还有信息指出默认情况下master分支已经适用于PyTorch 1.6，并且对于更早版本的PyTorch，尽管可能...
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