01 2020 档案
摘要：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1804&target_type=deblocal 方法一： Run
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摘要：sudo apt-get install gnupg-curl wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/cuda-repo-ubuntu1604_10.0.130-1_amd64.
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摘要：Below are pre-built PyTorch pip wheel installers for Python 2.7 and Python 3.6 on Jetson Nano, Jetson TX2, and Jetson Xavier with JetPack >= 4.2.1 not
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摘要：1，先安装一些依赖 sudo apt install nodejs npm 2，安装pip3包管理器 sudo apt install python3-pipsudo pip3 install pillow==6.2.2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/si
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摘要：1. Install Docker and Nvidia-Docker Docker: https://docs.docker.com/install/ Nvidia-Docker: https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker 1.1 Install the re
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摘要：pyenv和pipenv简单使用 一、安装pyenv# 安装pyenv Copy $ git clone git://github.com/yyuu/pyenv.git ~/.pyenv $ echo 'export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"' >> ~/.bashrc $
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摘要：直接使用pyenv install命令安装Python时，默认从python.org下载指定版本，会非常的慢。 [root@localhost ~]# pyenv install 3.5.2 Downloading Python-3.5.2.tar.xz... -> https://www.pyth
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摘要：1. 安装依赖软件包 sudo apt-get install python3-pip 执行一下命令，修改文件中内容，如果不修改，后面依赖包无法安装 python3 -m pip install --upgrade pip sudo vim /usr/bin/pip3 源文件 from pip im
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摘要：1，使用aws dlami 启动一个实例 2，source activate tensorflow_p36 3，下载TensorRT 的 tar 安装文件，参考 https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/tensorrt-archived/tensorrt-5
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摘要：https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/tensorrt-archived/tensorrt-515/tensorrt-install-guide/index.html#installing-tar 4.3. Tar File Installation No
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摘要：https://docs.aws.amazon.com/zh_cn/dlami/latest/devguide/tutorial-onnx-mxnet-cntk.html import numpy as np import mxnet as mx from mxnet.contrib import
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摘要：https://mxnet.incubator.apache.org/api/python/docs/tutorials/deploy/export/onnx.html Open Neural Network Exchange (ONNX) provides an open source forma
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摘要：###################[准备 Jetson Nano 系统环境]################### sudo groupadd --system ggc_group sudo useradd --system ggc_user sudo apt install openjdk-8
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摘要：1, Crawler.py 获取网络视频的弹幕json文件 2，DataPrepare.py 提取json文件中的弹幕到txt文本文件中 3，ComprehendAgency.py 调用Comprehend分析文本格式的弹幕 4，ConvertCompToESformat.py 将Comprehen
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摘要：官方示例链接 https://mxnet.apache.org/api/python/docs/tutorials/performance/backend/tensorrt/tensorrt.html Optimizing Deep Learning Computation Graphs with
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摘要：环境：ubuntu16.04 tensorrt版本：5.1.5.0 cuda版本：9.0 GPU：1080Ti Mxnet版本：1.3.1 cudnn：7.3.1 1、tensorrt安装： https://github.com/NVIDIA/TensorRT tensorrt的不同版本： http
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摘要：MxNet模型导出ONNX模型Open Neural Network Exchange (ONNX)为AI模型提供了一种开源的数据模型格式。它定义了一个可扩展的计算图模型，以及内置运算符和标准数据类型的定义。它可以作为各种AI模型之间进行转换的媒介，例如，市面上没有现成的Caffe模型到MxNet模
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