【nerf】nvidia-smi

最新推荐文章于 2025-05-17 17:08:31 发布
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分类专栏： pytorch 文章标签： 深度学习 人工智能
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当cmd下nvidia -smi不能使用时候

沿着以下路径打开cmd，再输入，可以查看cuda版本

然后查看电脑安装的

因为更新Bios 引起的 NVIDIA-SMI has failed because it couldn‘t communicate with the NVIDIA
qq_41623632的博客
02-16 338
问题描述，当输入 nvidia-smi 时候出现 NVIDIA-SMI has failed because it couldn’t communicate with the NVIDIA： 链接：https://blog.youkuaiyun.com/hangzuxi8764/article/details/86572093 输入以下两行代码即可解决，但是我试了没有用。 最后发现是我最近更新了Bios，Bios的secure boot 没有关闭才导致了上面的问题，惠普电脑按住F10进入BIOS设置，我们找到sec
【NeRF-pytorch故障排除】解决 CUDA “no kernel image is available“（Linux）
weixin_73384894的博客
07-26 680
显卡与pytorch或cuda不适配的报错解决
【mip-NeRF】使用一组二维图像渲染3D场景视频（mip-NeRF论文复现）
Ryan2k的博客
04-23 1541
本文对mip-NeRF模型的pytorch实现进行了复现
NeRF Studio 使用Docker 安装记录
weixin_43850560的博客
10-16 762
NeRF Studio 使用Docker 安装记录
训练笔记Ubuntu——NeRF训练
L_YXDE的博客
07-03 1368
因此，在.obj文件的同目录下，需要存在一个.mtl文件，这样导入的模型才会有颜色信息，Blener会自动识别.mtl。目的：渲染3D模型在不同视角下的图片，并为之生成对应的pose，相机内参。.obj文件保存的是模型的几何信息，.mtl保存的是模型的颜色信息，这两个文件shapnet数据集里都有。建议版本：2.79（原因：现有的一些代码不支持新版本，会出现报错，所以下载2.79版就行）如果不想要颜色，可以只单独导入.obj，同目录下不要放.mtl。demo.sh中是需要运行的代码，可根据自己的需求修改。
【传知代码】用二维图像渲染3D场景视频-论文复现
感谢关注-最近在编写开源的自动化测试框架还没整理完
05-25 1216
本文介绍了mip-NeRF，这是一种改进的神经辐射场（NeRF）技术，用于用二维图像渲染3D场景视频。mip-NeRF通过多尺度表示和圆锥体采样减少伪影，提高细节表现力，比传统NeRF速度快7%，大小减半。相较于NeRF，mip-NeRF在某些数据集上的误差降低17%-60%。文章提供了源码链接，包括优快云和阿里云平台，读者可以获取源码进行复现。mip-NeRF的亮点在于圆锥追踪、集成位置编码和多尺度模型，解决了NeRF的抗锯齿和效率问题，适用于3D渲染等多个领域。
nerfstudio复现___踩坑坑坑坑坑指南
m0_73153984的博客
10-14 3162
nerfstudio官方网站：Data conventions - nerfstudio如果想要训练自己的数据集，那么还需要 注意：查看自己显卡的类型：图源：AI脑洞君 查看显卡支持的cuda版本： Torch 2.0.1 with CUDA 11.8 下载nerfstudio源码有两种方法，任选其一即可但第二种方法速度更快一些 或者 官网给出的数据集下载地址，下不起一点...... 可以直接用命令下载数据集，需要先在项目下建立data/nerfstudio的
Mip-Splatting 环境配置详细教程（包教包会）
qq_41821483的博客
01-20 1102
作者花了两天的时间踩了诸多坑。。。有感而发，写下此教程。
Docker容器，针对不同集群环境的配置方法
Joselynzhao
03-26 2576
集群环境 文章目录 重点关注cuda版本。 尝试运行 【Step1】 docker run --name yen_v3 --runtime=nvidia --gpus=all -v ~/workspace/NeRF:/zj -tid 172.20.208.7/zhaojing_repo/nerf:yen37_v2 bash 报错： docker: Error response from daemon: Unknown runtime specified nvidia. 尝试解决方案1： 在 /etc/d
【NeRF-SLAM调试与问题排除】：克服复现过程中的挑战
NeRF-SLAM作为一种结合了神经辐射场（NeRF）模型与同时定位与地图构建（SLAM）技术的前沿研究领域，展示了在三维场景重建和机器人导航中的巨大潜力。本文首先概述了NeRF-SLAM的基本概念及其应用场景，随后深入探讨了...
【NeRF-SLAM三维重建术】：揭秘SLAM应用中的挑战与对策
NeRF-SLAM技术作为结合神经辐射场（NeRF）和同时定位与地图构建（SLAM）的创新方法，在三维重建和场景理解方面展现出巨大潜力。本文首先概述了NeRF-SLAM的技术基础，包括NeRF理论、网络结构、训练过程和在SLAM中的...
autodl部署nerf环境
03-12
训练过程可通过`nvidia-smi`监控GPU利用率 #### 常见问题处理 - **CUDA版本不匹配**：更新`torch`与CUDA版本对应 - **依赖冲突**：建议使用独立虚拟环境 - **显存不足**：减小`N_samples`参数或换用更大显存GPU
基于EMD-PCA-LSTM的光伏功率预测模型研究
专注AI大模型,软件混淆,授权
05-14 170
本文提出了一种结合经验模态分解(EMD)、主成分分析(PCA)和长短期记忆网络(LSTM)的混合模型，用于提高光伏功率预测的准确性。该模型首先利用EMD将非平稳的光伏功率序列分解为多个本征模态函数(IMF)，然后通过PCA对多维气象特征进行降维处理，最后将处理后的特征输入LSTM网络进行预测。实验结果表明，与单一LSTM模型和传统预测方法相比，EMD-PCA-LSTM模型在预测精度和稳定性方面均有显著提升。该模型有效处理了光伏功率序列的非平稳性和非线性，同时通过特征降维提高了模型效率，为光伏功率预测提供了一
人工智能-深度学习之循环神经网络
m0_51678367的博客
05-14 804
LSTM文本生成实战summary1、通过搭建LSTM模型，实现了基于文本序列的字符生成功能；2、学习了文本加载、字典生成方法；3、掌握了文本的数据预处理方法，并熟悉了转化数据的结构；4、实现了对新文本数据的字符预测。
YOLOv7训练时4个类别只出2个类别
qq_48873240的博客
05-16 692
在使用YOLOv7进行训练和预测时，发现模型仅能预测出两个类别（LFM和SFM），而实际应有四个类别。经过检查，特征图大小和anchors设置均与YOLOv3一致，且YOLOv3表现正常。最终发现问题可能出在detect.py中的conf-thres参数设置过高，将其从0.5调整为0.1后，问题得到解决。此外，还需注意在NMS操作时不使用classes参数，并在train.py中根据实际类别数和图片大小调整hyp['cls']和hyp['obj']的缩放比例。这些调整有助于确保模型能够正确预测所有类别。
基于深度学习的高效图像失真校正框架总结
weixin_56337944的博客
05-16 778
本文介绍了一种基于深度学习的高效图像失真校正框架，该框架采用两阶段方法进行图像校正。第一阶段使用改进的GeoNet（EffiGeoNet）进行初步校正，通过模型剪枝和知识蒸馏实现轻量化；第二阶段通过图像配准优化，消除残留失真。实验表明，该方法在PSNR和SSIM指标上分别提高了10.39%和30.42%，处理速度提升了85%。该框架适用于多种失真类型，并在医疗内窥镜等实际场景中表现出色。未来研究方向包括增强全局特征提取能力和开发无需参考图像的端到端校正网络。代码和数据已开源，便于复现和进一步研究。
使用深度学习预训练模型检测物体
xinyu的记录博客
05-14 888
使用 GeoAI 工具和预训练模型自动检测棕榈树。
Python实现NOA星雀优化算法优化卷积神经网络CNN回归模型项目实战
最新发布
张陈亚的博客
05-17 550
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RNN/LSTM原理与 PyTorch 时间序列预测实战
X2829352498的博客
05-15 403
传统的神经网络无法处理序列之间的依赖关系。而循环神经网络（RNN）引入“记忆”机制，可以将过去的信息保留下来用于当前输出的计算。项目内容模型结构单层 LSTM + FC输入维度优势可处理时序依赖，效果优于传统神经网络可改进多层 LSTM、双向 LSTM、GRU、注意力机制等。
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