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原创 关于 tensorrt 导出发生 [TRT] [W] Unable to determine GPU memory usage: no CUDA-capable device is detected
在 Python 中,仅仅 import torch 不会触发 CUDA 初始化。只有在你显式使用 CUDA 相关功能时(比如 torch.cuda.is_available()、torch.tensor(…).cuda() 等),才会加载 CUDA 驱动并检测 GPU。但神奇的是,我同一个项目的其他文件中,engine导出却是正常的,显然不是GPU的问题。,因为仅仅是使用 yolo的导出,所以没报错。在导入pt文件转换tensorrt时,我发现出现了该情况。猛地我发现,似乎没有在该py文件中。
2025-05-28 17:39:12
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原创 @yolo模型训练@cuda安装@tensorrt部署@c++方案
我是直接使用Anaconda新建虚拟环境+PyTorch安装的方式进行环境配置的,但是我通过nvcc -V的方式发生。,并且打开了,那么就会 出现 “RUNNING PROCESSES”,如下,由于我忘记截图了,这个图来自。一个比较合理的答案是 下载PyTorch 会安装预编译的 cuda便能促成使用GPU训练。因此,发生了这样的一个问题,为什么我没有装cuda,PyTorch能使用GPU进行训练?安装,根据自己的设备选择合适的版本,的情况,同时我也查找了c盘的。等人的博客是存在该文件夹的。
2025-04-21 15:18:35
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原创 MySQL+Ubuntu安装
密码复杂度策略设置为 LOW,这意味着密码仅需要满足最基本的要求(如密码长度、包含一些大写字母、数字等),但没有强制要求更多复杂的要求。这个选项控制密码与上一个密码相比需要更改多少字符才能满足密码策略要求。这里的 0 表示没有强制要求密码必须更改一定百分比的字符。如果设置了字典文件,这个选项会指定密码是否应避免使用字典中的常见密码。这个选项启用了对用户名的检查,意味着密码不能与用户名相同。密码必须包含至少 1 个大写字母。密码必须至少包含 1 个数字。2、安装MySQL服务器。8、查看当前密码设置情况。
2025-02-20 23:43:58
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原创 关于vscode头文件引用显示红色波浪线,仍然可以使用cmake编译opencv的问题
在ubuntu中使用vscode编译opencv相关代码时,发现代码能够编译,但是头文件导入那块显示红色的波浪线,极其不美观。参考GPT的回答,提到c_cpp_properties.json文件,这是构建vscode配置文件,用来搜索路径,编译器设置等。而CMake与c_cpp_properties.json是并行的,二者通过其一即可。解决方法是在c_cpp_properties.json中增加路径配置即可。因此,出现了我代码能够编译运行,但是出现红色波浪线显示库路径的问题。
2025-01-02 20:28:52
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原创 Opencv库安装( C++版本)Linux
会将这些文件复制到系统的标准安装路径,通常是 /usr/local 或者其他指定的路径。这个过程将会安装 OpenCV 到系统的标准目录中,以便你能够在任何地方使用它,或者其他软件也能找到并使用它。值得注意的是一旦编译完成,make 会在 build 目录下生成所有的二进制文件、库文件和头文件。最近在部署神经网络,希望把训练完的模型权重(.pt),使用c++部署,需要下载opencv库。一个可能的原因是Git的缓存区太小了,仓库太大(根据GPT回答)至此,整个Opencv安装已经完成。
2024-11-13 16:03:16
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原创 使用pyarmor库加密python文件
2、加密文件:首先转到文件的位置,然后使用pyarmor obfuscate xx.py即可,如下图。这时候需要把这两个文件pyarmor_runtime_000000和xx.py移出到主目录下,如下。这阵子遇到了一个需求,需要给代码给别人运行,又不希望别人把这个代码转发传播,所以想对代码加密。原因是我下载的版本是8.0+的,没有该命令,转为使用pyarmor gen xx.py即可,3、文件调用:加密完文件后,会生成一个dist的文件夹,如下图。,同时这个博主的文章还有其他三种方法,具体可以去看看。
2023-11-13 11:34:10
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空空如也
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