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模型部署-环境搭建
墨理学AI
创建于2021-06-25
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专注于 模型封装部署、环境搭建、技术分享
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共7篇文章
创建于2021-06-25
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墨理学AI
1年前
人工智能
深度学习
一文读懂业界主流模型推理部署框架
国内传统四巨头,均开源自家的 深度学习推理部署框架,也都基本做到各种主流模型【TensorFlow、pyTorch 】等模型转换、优化加速、部署端支持
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墨理学AI
1年前
人工智能
Pytorch0.4.0环境搭建之详细教程、查看当前 Cuda和Cudnn版本
📔 基础信息 🟧 查看系统信息 🟨 查看当前 Cuda 版本 🟦 查看当前 Cudnn 版本 📕 开始搭建 pytorch=0.4.0 环境 🔴 第一步 Conda 创建环境 torch04 🔵
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墨理学AI
1年前
人工智能
指定GPU运行和训练python程序 、深度学习单卡、多卡 训练GPU设置【一文读懂】
查看服务器显卡使用情况 首先查看哪些GPU空闲,nvidia-smi显示当前GPU状态、在 train.py 最上方,设定使用的GPU 编号, 当这两行代码注释掉时,训练会自动使用该服务器的所有资
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墨理学AI
1年前
人工智能
NVIDIA TensorRT 安装包下载分享和基础安装
NVIDIA TensorRT 下载方式 进入下载链接 点击 立即下载(需要注册登录英伟达账号,xx 烦) 选择下载版本 完成问卷调查 选择同意协议 根据自己的系统版本和 CUDA 版本,选择安装
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墨理学AI
1年前
PyCharm
一文读懂 windows下pycharm配置Linux服务器的 conda环境、 深度学习模型远程调试 、 SFTP 同步传输【最强指南】
windows下pycharm配置Linux服务器的 conda环境 windows本地项目和服务器项目 文件 同步 ,本地修改后,小小操作,服务器文件 即可 同步 深度学习
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墨理学AI
1年前
计算机视觉
深度学习模型训练基础环境搭建有效整理——高效入门目标检测之YOLO实战系列精选
👋 1024,干货来袭 ❤️ YOLO 实战,你只看这一篇、半只脚已经入门 💙 人生苦短、欢迎和墨理一起学AI 🥇 本文由【墨理学AI】原创、各位大佬、初来报道、多多照顾
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墨理学AI
1年前
GPU
ubuntu给当前用户安装cuda11.2 图文教程
安装cuda11.2的原因 当前的Cuda在Linux服务器安装界面和之前Cuda10版本是存在较大差异,值得再次记录; 被运营感动到,说要给我发个茶缸儿
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