qq_23022733的博客

参考：1、TensorRT Docker pytorch版本讲解：https://docs.nvidia.com/deeplearning/frameworks/pytorch-release-notes/rel-24-11.html#rel-24-11

当 Python 代码调用底层 C 扩展（例如，numpy 或 torch 等）时，GDB 可以帮助你跟踪到 C 扩展的代码。如果 Python 崩溃或抛出错误，你可以使用 GDB 跟踪并分析调用栈，找出问题发生的底层 C/C++ 代码。通过 GDB 调试 Python 代码时，你可以设置断点、查看栈帧、分析崩溃，并跟踪底层的 C/C++ 代码。GDB 主要用于调试 C/C++ 代码，但也可以调试 Python 代码，特别是在与 C 扩展交互时。示例：调试 Python C 扩展（例如，PyTorch）

我下载的cudnn安装包文件是cudnn-11.1-linux-x64-v8.0.4.30.solitairetheme8，如何根据这个安装包进行安装cudnn呢？将文件复制到 CUDA 安装目录，假设 CUDA 11.1 安装在 /usr/local/cuda-11.1，使用以下命令将文件复制到相应目录，的步骤一样，但是该博文没有cudnn验证命令，所以这里我给出了验证cudnn版本的有效命令，命令如下，，但是我使用该博文的设置环境变量的命令时没有生效，下面我给出有效设置环境变量的命令，其他步骤不变，

TAO工具包基于TensorFlow和PyTorch构建，采用了迁移学习的技术，可以将用户自己的模型或预训练模型与实际或合成数据进行适配，并针对目标平台进行推理吞吐量的优化，从而使整个训练过程变得更加简单、高效。TAO工具包的使用不需要专业的人工智能知识或大量的训练数据集，因此，它可以帮助更多的人轻松进入深度学习的领域，快速实现各种应用场景。运行环境：Tensorflow。运行环境：TensorRT。运行环境：TensorRT。运行环境：TensorRT。运行环境：TensorRT。

DeepStream是一个基于NVIDIA GPU和TensorRT的开源视频分析框架。它提供了一个端到端的、可扩展的平台，可以处理多个视频和图像流，并支持实时的人脸识别、车辆识别、物体检测和跟踪、行为分析等视觉分析任务。DeepStream可以通过在不同的节点上进行分布式部署来实现高吞吐量和低延迟的处理，从而满足各种应用场景的需求，如智能城市、智能交通、工业自动化等。Deepstream稳定高效的读流和推流能力；Deepstream内置的目标追踪算法（deepsort等）

也是一类前背景分割问题，但是matting不是硬分割，而是软分割（Soft Segmentation），像玻璃、头发这类前景，对应像素点的颜色不只是由前景本身的颜色决定，而是前背景颜色融合的结果，matting问题的目标就是，找出前背景颜色，以及它们之间的融合程度，以便于将前景合并到新的背景上，matting属于。参考原文：https://blog.youkuaiyun.com/qq_46675545/article/details/123738493。构建、build engine、运行。

骨骼点识别（Human Pose Estimation, HPE）是计算机视觉领域中的重要任务，旨在从图像或视频中检测和定位人体关节。网络需要对每个关节点的每个像素位置产生一个标签，也就是说，每个关节点的heatmap对应一个标签heatmap，因此，如果一张图片中待检测的关节点有 m 个，则网络理想状态下会。此时heatmap大致长这样，同一张图上是不同人的同一类型关键点，如第一幅图，是两个人的鼻子的位置。本文中我们使用的是bottom up的多人骨骼点检测算法——higher hrnet。

竟然就成功了，前提是先安装cmake。，但我用这个链接安装onnx没有成功。，哈哈哈，我又重试了下安装成功。，前面的步骤正常，但。

文章目录1、什么是TensorRT2、流程1、什么是TensorRT2、流程