ti3090安装cuda113+cudnn+anaconda+yolopose过程

news2024/11/17 21:37:17

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.3.1/local_installers/cuda_11.3.1_465.19.01_linux.run

sudo sh cuda_11.3.1_465.19.01_linux.run

如果有了nvidia driver,可以不用install driver选项。

配置环境变量:
export PATH=“/usr/local/cuda-11.4/binKaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: {PATH:+:{PATH}}”
export LD_LIBRARY_PATH=“/usr/local/cuda-11.4/lib64KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: …LIBRARY_PATH:+:{LD_LIBRARY_PATH}}”

source ~/.bashrc

https://blog.csdn.net/weixin_43301333/article/details/121537145

root@f5e52d307978:~/Downloads# sudo cp /var/cudnn-local-repo-ubuntu2004-8.5.0.96/cudnn-local-0579404E-keyring.gpg /usr/share/keyrings/

root@f5e52d307978:~/Downloads# sudo dpkg -i cudnn-local-repo-ubuntu2004-8.5.0.96_1.0-1_amd64.deb 

(Reading database ... 66858 files and directories currently installed.)
Preparing to unpack cudnn-local-repo-ubuntu2004-8.5.0.96_1.0-1_amd64.deb ...
Unpacking cudnn-local-repo-ubuntu2004-8.5.0.96 (1.0-1) over (1.0-1) ...
Setting up cudnn-local-repo-ubuntu2004-8.5.0.96 (1.0-1) ...

The public CUDA GPG key does not appear to be installed.
To install the key, run this command:
sudo cp /var/cudnn-local-repo-ubuntu2004-8.5.0.96/cudnn-local-0579404E-keyring.gpg /usr/share/keyrings/

root@f5e52d307978:/# cd var
root@f5e52d307978:/var# ls
backups cache cudnn-local-repo-ubuntu2004-8.5.0.96 lib local lock log mail opt run spool tmp
root@f5e52d307978:/var# cd cudnn-local-repo-ubuntu2004-8.5.0.96/
root@f5e52d307978:/var/cudnn-local-repo-ubuntu2004-8.5.0.96# ls
0579404E.pub Local.md5 Packages Release cudnn-local-0579404E-keyring.gpg libcudnn8-samples_8.5.0.96-1+cuda11.7_amd64.deb
InRelease Local.md5.gpg Packages.gz Release.gpg libcudnn8-dev_8.5.0.96-1+cuda11.7_amd64.deb libcudnn8_8.5.0.96-1+cuda11.7_amd64.deb

root@f5e52d307978:/var/cudnn-local-repo-ubuntu2004-8.5.0.96# sudo apt-get install libcudnn8-samples_8.5.0.96-1+cuda11.7_amd64.deb
Reading package lists… Done
Building dependency tree
Reading state information… Done
E: Unable to locate package libcudnn8-samples_8.5.0.96-1+cuda11.7_amd64.deb
E: Couldn’t find any package by glob ‘libcudnn8-samples_8.5.0.96-1+cuda11.7_amd64.deb’
E: Couldn’t find any package by regex ‘libcudnn8-samples_8.5.0.96-1+cuda11.7_amd64.deb’
root@f5e52d307978:/var/cudnn-local-repo-ubuntu2004-8.5.0.96#

验证

上面的cuda和cudnn安装之后可以reboot重启一下,输入以下命令检验是否安装成功:

cd /usr/local/cuda-11.4/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make
./deviceQuery

pass说明,安装成功。

安装anaconda

bash ana…sh

在这里插入图片描述
这里安装的是cuda113 python3.8

需要等一会儿,下载各种包

torch.cuda.is_available()
True

pip 修改镜像源

  1. 临时使用:

在使用pip的时候加参数-i

例如:pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple gevent

常用的pip源如下:

pypi 清华大学源:https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pypi 豆瓣源 :http://pypi.douban.com/simple/
pypi 腾讯源:http://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple
pypi 阿里源:https://mirrors.aliyun.com/pypi/

test yololandmark

(yolo) root@f5e52d307978:~/Projects/yolo5landmark# python detect.py --device 0 --conf 0.001 --iou 0.65 --weights runs/train/exp/weights/best.pt --source data/images/zidane.jpg --kpt-label

Namespace(agnostic_nms=False, augment=False, classes=None, conf_thres=0.001, device=‘0’, exist_ok=False, hide_conf=False, hide_labels=False, img_size=640, iou_thres=0.65, kpt_label=True, line_thickness=3, name=‘exp’, nosave=False, project=‘runs/detect’, save_bin=False, save_conf=False, save_crop=False, save_txt=False, save_txt_tidl=False, source=‘data/images/zidane.jpg’, update=False, view_img=False, weights=[‘runs/train/exp/weights/best.pt’])
YOLOv5 � 2022-12-30 torch 1.11.0 CUDA:0 (NVIDIA GeForce RTX 3090, 24268.3125MB)

Fusing layers…
RepConv.fuse_repvgg_block
RepConv.fuse_repvgg_block
/root/anaconda3/envs/yolo/lib/python3.8/site-packages/torch/functional.py:568: UserWarning: torch.meshgrid: in an upcoming release, it will be required to pass the indexing argument. (Triggered internally at /opt/conda/conda-bld/pytorch_1646755903507/work/aten/src/ATen/native/TensorShape.cpp:2228.)
return _VF.meshgrid(tensors, **kwargs) # type: ignore[attr-defined]
Model Summary: 366 layers, 9900136 parameters, 10144 gradients, 11.8 GFLOPS
image 1/1 /root/Projects/yolo5landmark/data/images/zidane.jpg: tensor(0.70898, device=‘cuda:0’)
640x640 4 faces, Done. (0.022s)
Results saved to runs/detect/exp3
Done. (0.071s)

请添加图片描述

(yolo) root@f5e52d307978:~/Projects/yolo5landmark# python detect_face_pose.py --conf 0.001 --iou 0.65 --weights runs/train/exp/weights/best.pt --image data/images/zidane.jpg

Namespace(conf_thres=0.001, image=‘data/images/zidane.jpg’, img_size=640, iou_thres=0.65, weights=[‘runs/train/exp/weights/best.pt’])
Fusing layers…
RepConv.fuse_repvgg_block
RepConv.fuse_repvgg_block
/root/anaconda3/envs/yolo/lib/python3.8/site-packages/torch/functional.py:568: UserWarning: torch.meshgrid: in an upcoming release, it will be required to pass the indexing argument. (Triggered internally at /opt/conda/conda-bld/pytorch_1646755903507/work/aten/src/ATen/native/TensorShape.cpp:2228.)
return _VF.meshgrid(tensors, **kwargs) # type: ignore[attr-defined]
img.shape: torch.Size([1, 3, 384, 640])
orgimg.shape: (720, 1280, 3)

train

python train.py --data w300_kpts.yaml --cfg yolov5s6_w300kpts_RepStem.yaml --weights weights/yolov5s6.pt --batch-size 32 --workers 4 --device 7 --img 640 --kpt-label

开始在远程服务器上训练!!!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/130007.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

十一、kubernetes核心技术Label详解、实例

1、概述 Label是kubernetes系统中的一个重要概念。它的作用就是在资源上添加标识,用来对它们进行区分和选择。 Label的特点: 一个Label会以key/value键值对的形式附加到各种对象上,如Node、Pod、Service等等 一个资源对象可以定义任意数量的…

【技术博客】文本挖掘之LDA主题模型

文本挖掘之LDA主题模型 作者:郑培 引言 主题模型是文本挖掘的重要工具,近年来在工业界和学术界都获得了非常多的关注。在文本挖掘领域,大量的数据都是非结构化的,很难从信息中直接获取相关和期望的信息,一种文本挖掘…

ArcGIS基础实验操作100例--实验23提取栅格有效边界值

本实验专栏来自于汤国安教授《地理信息系统基础实验操作100例》一书 实验平台:ArcGIS 10.6 实验数据:请访问实验1(传送门) 基础编辑篇--实验23 提取栅格有效边界值 目录 一、实验背景 二、实验数据 三、实验步骤 (…

sqlserver 求平均数,中位数,众数

sqlserver 求平均数,中位数,众数 sqlserver 聚合函数结合 窗口函数的巧妙使用。 SELECT -- *, t1.remark, t1.my_count, t1.my_sum, t1.my_avg, t1.my_min, t1.my_max, /*my_median : 中位数*/ t2.my_median, /*my_mos…

保姆教程系列二、Redis高可用(主从同步+哨兵模式)

系列文章目录 !!!是的没错,胖友们,保姆教程系列又更新了!!! 保姆教程系列一、Redis部署 so easy 保姆教程系列二、Redis高可用(主从同步哨兵模式) 保姆教程系…

2008-2020年上市公司环境治理费用

2008-2020年上市公司环境治理费用 1、时间区间为:2008-2020年 2、指标包括:统计截止日期、证券代码、证券简称、本期金额、上期金额、上市公司排污费、环保费、绿化费、环保支出等有关环境治理费用 3、指标说明: EndDate [统计截止日期] …

ArcGIS基础实验操作100例--实验22NoData数据处理

本实验专栏来自于汤国安教授《地理信息系统基础实验操作100例》一书 实验平台:ArcGIS 10.6 实验数据:请访问实验1(传送门) 基础编辑篇--实验22 NoData数据处理 目录 一、实验背景 二、实验数据 三、实验步骤 方法一&#xff1…

Linux网络协议之以太网协议(数据链路层)

Linux网络协议之以太网协议(数据链路层) 文章目录Linux网络协议之以太网协议(数据链路层)1.数据链路层解决的问题2.以太网协议2.1 认识以太网2.2 以太网帧格式2.3 认识MAC地址2.4 MAC地址与IP地址的区别3.ARP协议3.1 ARP协议的作用3.2 ARP数据报格式3.3 ARP协议工作流程3.4 ARP…

数据结构——基本术语

数据 数据能输入且被被计算机处理的符号集合。数据包括数值型数据和非数值型数据。非数值类型包括图,文字等 数据项和数据元素 数据元素时数据的基本单位,在计算机中通常被当作一个整体处理 也简称为元素,或者记录 数据元素又可以被若干个…

LaTeX环境的安装和配置 (vscode版)

目录下载Latex镜像文件安装镜像检验是否安装成功第一个Latex文件在vscode中使用latex支持中文编译引用下载Latex镜像文件 访问清华镜像网站,进行latex2022的下载 网站地址如下:latex_清华镜像 选择后缀名为.iso的文件进行下载即可 安装镜像 下载完成之…

CloudCanal对Online DDL 工具 GH-OST 和 PT-OSC 的支持

简介 CloudCanal 实现了对 Online DDL 工具如 GH-OST 和 PT-OSC 的支持,保证了对端实时同步源端的 Online DDL 操作。 本文以 MySQL -> MySQL 同步链路使用 GH-OST 为例,介绍 CloudCanal 是如何支持实时同步 GH-OST 产生的 DDL 的。 Online DDL 技…

CentOS7版本中mysql卸载和安装步骤问题汇总记录--2020-12-29

目录一、如何卸载1.1 查询系统是否安装了MySQL1.2 关闭MySQL服务1.3 删除MySQL安装的服务1.4 删除MySQL相关的文件夹二、如何安装2.1 下载MySQL5.7安装包2.2 安装MySQL2.3 配置MySQL2.3.1 初始化数据库2.3.2 配置开机自启2.3.3 启动MySQL服务2.3.4 登录MySQL进行初始化参考文献…

【开源项目】消息队列XXL-MQ源码解析

消息队列XXL-MQ源码解析 项目介绍 XXL-MQ是一款轻量级分布式消息队列,拥有 “水平扩展、高可用、海量数据堆积、单机TPS过10万、毫秒级投递” 等特性, 支持 “并发消息、串行消息、广播消息、延迟消息、事务消费、失败重试、超时控制” 等消息特性。现已开放源代码…

专栏目录总览

文章目录摘要1. Backbone2. Neck3. Bottleneck4. Head5.GAP或者avgpool:6.Embedding摘要 梳理了一些长见的名词,方便大家够好的理解论文和Ai方向的文章。 1. Backbone 骨干网络或者说是主干网络,指的是提取特征的网络,其作用就…

Bean 作用域,Bean生命周期,Bean执行原理

Spring 是⽤来读取和存储 Bean,因此在 Spring 中 Bean 是最核⼼的操作资源,所以接下来我们深⼊学习⼀下 Bean 对象. 1.通过⼀个案例来看 Bean 作⽤域的问题 假设现在有⼀个公共的 Bean,提供给 A ⽤户和 B ⽤户使⽤,然⽽在使⽤的…

线程池的原理和使用

ThreadPoolExecutor 为什么用线程池 线程池做的主要工作就是控制运行的线程的数量,处理过程中,将任务放入到队列中,然后线程创建后,启动这些任务,如果线程数量超过了最大数量的线程排队等候,等其它线程执…

7.移动端笔记-less基础

1.css的弊端 CSS需要书写大量的看似没有逻辑的代码,冗余度高不方便维护,不利于复用没有很好的计算能力 2.Less介绍 简单说:Less是CSS预处理语言,扩展了CSS的动态性 CSS的扩展语言,也成为CSS的预处理器。在CSS基础上…

论文精读:Centernet:Objects as Points

论文地址:https://arxiv.org/pdf/1904.07850.pdf 代码地址:https://github. com/xingyizhou/CenterNet. Abstract 基于anchor的目标检测算法通常会列举大量可能存在对象位置的列表,这是浪费的、低效的。作者采用了一种不同的方法。将一个对象建模为单个点——其边…

魔术小游戏

魔术游戏一、问题描述二、基本流程三、具体步骤1.在集合中随机生成起始牌2.菜单栏3.找到包含[选中牌]的一组牌在大集合中的索引4.洗牌5.发牌四、完整代码五、效果展示一、问题描述 这是一个魔术游戏,将15张牌分为三组,每组5张,让玩家从中任选…

填鸭表单|2022年度总结功能发布

自从我们在2020年发布了开源版本以来,我们结识了许多社区伙伴。在和这些社区伙伴的接触中,我们深刻地感受到了“做产品的感觉,令人振奋且充满激情”。 我们认为,专注于做一件事情,持续深耕,时间自然会给出…