jetson AGC orin 配置pytorch和cuda使用、yolov8 TensorRt测试

news2024/12/27 23:53:57

文章目录

  • 1、安装环境
    • 1.1、检查系统环境
    • 1.2、下载安装pytorch
    • 1.3、下载安装torchvision
    • 1.3、测试安装是否成功
  • 2、yolov8测试
    • 2.1、官方python脚本测试
    • 2.2、tensorrt 模型转换
    • 2.3、tensorrt c++ 测试

1、安装环境

1.1、检查系统环境

检查系统环境、安装jetpack版本，执行 cat /etc/nv_tegra_release 和 sudo apt-cache show nvidia-jetpack 查看。

$  cat /etc/nv_tegra_release
# R35 (release), REVISION: 4.1, GCID: 33958178, BOARD: t186ref, EABI: aarch64, DATE: Tue Aug  1 19:57:35 UTC 2023

$ sudo apt-cache show nvidia-jetpack
Package: nvidia-jetpack
Version: 5.1.2-b104
Architecture: arm64
Maintainer: NVIDIA Corporation
Installed-Size: 194
Depends: nvidia-jetpack-runtime (= 5.1.2-b104), nvidia-jetpack-dev (= 5.1.2-b104)
Homepage: http://developer.nvidia.com/jetson
Priority: standard
Section: metapackages
Filename: pool/main/n/nvidia-jetpack/nvidia-jetpack_5.1.2-b104_arm64.deb
Size: 29304
SHA256: fda2eed24747319ccd9fee9a8548c0e5dd52812363877ebe90e223b5a6e7e827
SHA1: 78c7d9e02490f96f8fbd5a091c8bef280b03ae84
MD5sum: 6be522b5542ab2af5dcf62837b34a5f0
Description: NVIDIA Jetpack Meta Package
Description-md5: ad1462289bdbc54909ae109d1d32c0a8

1.2、下载安装pytorch

根据官网提供链接安装适配的 pytorch-gpu版本（cpu直接pip install pytorch即可）。例如本机使用的 jetpack 5.1.2，选择安装 PyTorch v2.1.0 版本即可。
在这里插入图片描述
下载 whl 文件，之后pip install 即可。

$ wget https://developer.download.nvidia.cn/compute/redist/jp/v512/pytorch/torch-2.1.0a0+41361538.nv23.06-cp38-cp38-linux_aarch64.whl

$ pip install torch-2.1.0a0+41361538.nv23.06-cp38-cp38-linux_aarch64.whl

安装后，在python中执行

import torch

可能出现的错误，和解决办法

  • ImportError: libopenblas.so.0: cannot open shared object file: No such file or directory
    sudo apt-get install libopenblas-base

1.3、下载安装torchvision

需要便于安装对应版本torchvision，查看 官网链接 ，要求PyTorch v2.1.0 安装 0.16 版本
在这里插入图片描述
这里选择 0.16.1 版本，下载指定源码进行编译安装


$ git clone --branch v0.16.1 https://github.com/pytorch/vision torchvision`
$ export BUILD_VERSION=0.16.1
$ python setup.py install --user

编译中出现依赖，根据情况安装

# sudo apt-get install libjpeg-dev zlib1g-dev libpython3-dev libopenblas-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev

编译后验证，

import torchvision

可能的错误,

  • /home/hard_disk/downloads/torchvision/torchvision/io/image.py:13: UserWarning: Failed to load image Python extension: ''If you don’t plan on using image functionality from torchvision.io, you can ignore this warning. Otherwise, there might be something wrong with your environment. Did you have libjpeg or libpng installed before building torchvision from source?

    安装 sudo apt-get install libjpeg-dev zlib1g-dev 之后，删除所有缓存和编译零时文件，再重新编译安装即可。

1.3、测试安装是否成功

测试安装是否成功，

>>> import torch
>>> print(torch.__version__)
>>> print('CUDA available: ' + str(torch.cuda.is_available()))
>>> print('cuDNN version: ' + str(torch.backends.cudnn.version()))
>>> a = torch.cuda.FloatTensor(2).zero_()
>>> print('Tensor a = ' + str(a))
>>> b = torch.randn(2).cuda()
>>> print('Tensor b = ' + str(b))
>>> c = a + b
>>> print('Tensor c = ' + str(c))


>>> import torchvision
>>> print(torchvision.__version__)

若均不报错，且能正常输出说明安装成功，如下图
在这里插入图片描述

2、yolov8测试

使用yolov8m.pt进行测试

2.1、官方python脚本测试

$ yolo predict model=yolov8m.pt source=bus.jpg device=cpu
Ultralytics YOLOv8.0.227 🚀 Python-3.8.18 torch-2.1.0a0+41361538.nv23.06 CPU (ARMv8 Processor rev 1 (v8l))
YOLOv8m summary (fused): 218 layers, 25886080 parameters, 0 gradients, 78.9 GFLOPs

image 1/1 /home/hard_disk/projects/yolov8-ultralytics/bus.jpg: 640x480 4 persons, 1 bus, 1492.5ms
Speed: 12.5ms preprocess, 1492.5ms inference, 9.3ms postprocess per image at shape (1, 3, 640, 480)

使用cpu推理耗时1.5s，gpu耗时0.35s。

s$ yolo predict model=yolov8m.pt source=bus.jpg device=0
Ultralytics YOLOv8.0.227 🚀 Python-3.8.18 torch-2.1.0a0+41361538.nv23.06 CUDA:0 (Orin, 30593MiB)
YOLOv8m summary (fused): 218 layers, 25886080 parameters, 0 gradients, 78.9 GFLOPs

image 1/1 /home/hard_disk/projects/yolov8-ultralytics/bus.jpg: 640x480 4 persons, 1 bus, 349.9ms
Speed: 8.7ms preprocess, 349.9ms inference, 6.8ms postprocess per image at shape (1, 3, 640, 480)

由于gpu推理通常需要预热，拷贝图像（bus.jpg）到文件夹重复多张（以10张为例）即可，重新运行，基本推理耗时28ms。

$ yolo predict model=yolov8m.pt source=imgs device=0
Ultralytics YOLOv8.0.227 🚀 Python-3.8.18 torch-2.1.0a0+41361538.nv23.06 CUDA:0 (Orin, 30593MiB)
YOLOv8m summary (fused): 218 layers, 25886080 parameters, 0 gradients, 78.9 GFLOPs

image 1/10 /home/hard_disk/projects/yolov8-ultralytics/imgs/bus.jpg: 640x480 4 persons, 1 bus, 341.4ms
image 2/10 /home/hard_disk/projects/yolov8-ultralytics/imgs/bus_1.jpg: 640x480 4 persons, 1 bus, 43.2ms
image 3/10 /home/hard_disk/projects/yolov8-ultralytics/imgs/bus_2.jpg: 640x480 4 persons, 1 bus, 37.2ms
image 4/10 /home/hard_disk/projects/yolov8-ultralytics/imgs/bus_3.jpg: 640x480 4 persons, 1 bus, 28.5ms
image 5/10 /home/hard_disk/projects/yolov8-ultralytics/imgs/bus_4.jpg: 640x480 4 persons, 1 bus, 31.1ms
image 6/10 /home/hard_disk/projects/yolov8-ultralytics/imgs/bus_5.jpg: 640x480 4 persons, 1 bus, 28.4ms
image 7/10 /home/hard_disk/projects/yolov8-ultralytics/imgs/bus_6.jpg: 640x480 4 persons, 1 bus, 28.3ms
image 8/10 /home/hard_disk/projects/yolov8-ultralytics/imgs/bus_7.jpg: 640x480 4 persons, 1 bus, 28.8ms
image 9/10 /home/hard_disk/projects/yolov8-ultralytics/imgs/bus_8.jpg: 640x480 4 persons, 1 bus, 28.3ms
image 10/10 /home/hard_disk/projects/yolov8-ultralytics/imgs/bus_9.jpg: 640x480 4 persons, 1 bus, 28.5ms
Speed: 7.9ms preprocess, 62.4ms inference, 5.0ms postprocess per image at shape (1, 3, 640, 480)

2.2、tensorrt 模型转换

默认安装在系统环境中，若在虚拟环境中，可以创建软连接到虚拟环境中

sudo ln -s /usr/lib/python3.8/dist-packages/tensorrt* /home/hard_disk/miniconda3/envs/yolo_pytorch/lib/python3.8/site-packages/
# 验证安装 输出 8.5.2.2
python -c "import tensorrt;  print(tensorrt.__version__);"

使用/usr/src/tensorrt/bin/trtexec --onnx=yolov8m.onnx --saveEngine=yolov8m.onnx.trt导出默认的fp32模型，耗时11分钟，40qps，加载测试如下
在这里插入图片描述
使用半精度浮点进行模型转换测试/usr/src/tensorrt/bin/trtexec --onnx=yolov8m.onnx --saveEngine=yolov8m.onnx.trt --fp16，执行耗时32分钟（模型文件大小缩小一半），95qps，，如下
在这里插入图片描述

2.3、tensorrt c++ 测试

先给出 cmake 文件

cmake_minimum_required(VERSION 3.0)
project(yolov8)

#set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -Wno-deprecated-declarations")

# opencv
find_package(OpenCV 4.5.4 REQUIRED)
include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS})

include_directories("/usr/local/cuda-11.4/include")
link_directories("/usr/local/cuda-11.4/lib64")

# tensorrt
include_directories("/usr/include/aarch64-linux-gnu")
link_directories("/usr/lib/aarch64-linux-gnu")

# target and lib
add_executable(${PROJECT_NAME} main.cpp)

target_link_libraries(${PROJECT_NAME}  
    ${OpenCV_LIBS}  
    nvinfer
    nvparsers
    cudart
    cublas
    cudnn
)

直接给出完整cpp代码

#include "opencv2/opencv.hpp"

#include "NvInfer.h"
#include <cuda_runtime_api.h>
#include <random>

#include <fstream>
#include <string>

#define CHECK(status)                                                                      \
    do                                                                                     \
    {                                                                                      \
        auto ret = (status);                                                               \
        if (ret != 0)                                                                      \
        {                                                                                  \
            std::cerr << "Cuda failure: " << ret << std::endl;                             \
            abort();                                                                       \
        }                                                                                  \
    } while (0)

class Logger : public nvinfer1::ILogger
{
public:
    Logger(Severity severity = Severity::kWARNING) : 
        severity_(severity) {}

    virtual void log(Severity severity, const char* msg) noexcept override
    {
        // suppress info-level messages
        if(severity <= severity_)
            std::cout << msg << std::endl;
    }

    nvinfer1::ILogger& getTRTLogger() noexcept
    {
        return *this;
    }
private:
    Severity severity_;
};


struct InferDeleter
{
    template <typename T>
    void operator()(T* obj) const
    {
        delete obj;
    }
};

template <typename T>
using SampleUniquePtr = std::unique_ptr<T, InferDeleter>;

//int build();
int inference();

int main(int argc, char** argv)
{
	return inference();
}

void drawPred(int classId, float conf, int left, int top, int right, int bottom, cv::Mat& frame);
void postprocess(cv::Mat& frame, const cv::Mat outs);

auto confThreshold = 0.25f;
auto scoreThreshold = 0.45f;
auto nmsThreshold = 0.5f;
auto inpWidth = 640.f;
auto inpHeight = 640.f;
auto classesSize = 80;

#include <numeric>
#include <opencv2/dnn.hpp>

int inference()
{
    Logger logger(nvinfer1::ILogger::Severity::kVERBOSE);

    /*
    trtexec.exe --onnx=yolov8m.onnx --explicitBatch --fp16 --saveEngine=model.trt
    */

    std::string trtFile = R"(E:\DeepLearning\yolov8-ultralytics/yolov8m.onnx.trt)";
    //std::string trtFile = "model.test.trt";

    std::ifstream ifs(trtFile, std::ifstream::binary);
    if(!ifs) {
        return false;
    }

    ifs.seekg(0, std::ios_base::end);
    int size = ifs.tellg();
    ifs.seekg(0, std::ios_base::beg);

    std::unique_ptr<char> pData(new char[size]);
    ifs.read(pData.get(), size);

    ifs.close();

    // engine模型
    std::shared_ptr<nvinfer1::ICudaEngine> mEngine;
    {
        SampleUniquePtr<nvinfer1::IRuntime> runtime{nvinfer1::createInferRuntime(logger.getTRTLogger())};
        mEngine = std::shared_ptr<nvinfer1::ICudaEngine>(
            runtime->deserializeCudaEngine(pData.get(), size), InferDeleter());
    }
    auto context = SampleUniquePtr<nvinfer1::IExecutionContext>(mEngine->createExecutionContext());


    // 显存分配
    std::vector<void*> bindings(mEngine->getNbBindings());
    //auto t1 = mEngine->getBindingDataType(0);
    //auto t2 = mEngine->getBindingDataType(1);
    //CHECK(cudaMalloc(&bindings[0], sizeof(float) * 1 * 3 * 640 * 640)); // type: float32[1,3,640,640]
    //CHECK(cudaMalloc(&bindings[1], sizeof(int) * 1 * 84 * 8400));   // type: float32[1,84,8400]
    for(int i = 0; i < bindings.size(); i++) {
        nvinfer1::DataType type = mEngine->getBindingDataType(i);
        nvinfer1::Dims dims = mEngine->getBindingDimensions(i);
        size_t volume = std::accumulate(dims.d, dims.d + dims.nbDims, 1, std::multiplies<size_t>());
        switch(type) {
            case nvinfer1::DataType::kINT32:
            case nvinfer1::DataType::kFLOAT: volume *= 4; break;  // 明确为类型 float
            case nvinfer1::DataType::kHALF: volume *= 2; break;
            case nvinfer1::DataType::kBOOL:
            case nvinfer1::DataType::kINT8:
            default:break;
        }
        CHECK(cudaMalloc(&bindings[i], volume));
    }

    // 输入
    cv::Mat img = cv::imread(R"(E:\DeepLearning\yolov5\data\images\bus.jpg)");
    cv::Mat blob = cv::dnn::blobFromImage(img, 1 / 255., cv::Size(inpWidth,inpHeight), {0,0,0}, true, false);
    //blob = blob * 2 - 1;

    cv::Mat pred(cv::Size(8400, 84), CV_32F, {255,255,255});

    // 推理
    CHECK(cudaMemcpy(bindings[0], static_cast<const void*>(blob.data), 1 * 3 * 640 * 640 * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice));
    context->executeV2(bindings.data());
    context->executeV2(bindings.data());
    context->executeV2(bindings.data());
    context->executeV2(bindings.data());
    CHECK(cudaMemcpy(static_cast<void*>(pred.data), bindings[1], 1 * 84 * 8400 * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost));

    auto t1 = cv::getTickCount();

    CHECK(cudaMemcpy(bindings[0], static_cast<const void*>(blob.data), 1 * 3 * 640 * 640 * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice));
    context->executeV2(bindings.data());
    CHECK(cudaMemcpy(static_cast<void*>(pred.data), bindings[1], 1 * 84 * 8400 * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost));

    auto t2 = cv::getTickCount();

    std::string label = cv::format("inference time: %.2f ms", (t2 - t1) / cv::getTickFrequency() * 1000);
    std::cout << label << std::endl;
    cv::putText(img, label, cv::Point(10, 50), cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, cv::Scalar(0, 255, 0));

    // 后处理
    cv::Mat tmp = pred.t();
    postprocess(img, tmp);
    cv::imshow("res",img);
    cv::waitKey();

    // 资源释放
    cudaFree(bindings[0]);
    cudaFree(bindings[1]);

    return 0;
}

void postprocess(cv::Mat& frame, const cv::Mat tmp)
{
    using namespace cv;
    using namespace cv::dnn;
    // yolov8 has an output of shape (batchSize, 84, 8400) (box[x,y,w,h] + confidence[c])

    auto tt1 = cv::getTickCount();

    auto inputSz = frame.size();

    float x_factor = inputSz.width / inpWidth;
    float y_factor = inputSz.height / inpHeight;

    std::vector<int> class_ids;
    std::vector<float> confidences;
    std::vector<cv::Rect> boxes;

    float* data = (float*)tmp.data;

    for(int i = 0; i < tmp.rows; ++i) {
        //float confidence = data[4];
        //if(confidence >= confThreshold) {
            float* classes_scores = data + 4;

            cv::Mat scores(1, classesSize, CV_32FC1, classes_scores);
            cv::Point class_id;
            double max_class_score;

            minMaxLoc(scores, 0, &max_class_score, 0, &class_id);

            if(max_class_score > scoreThreshold) {
                confidences.push_back(max_class_score);
                class_ids.push_back(class_id.x);

                float x = data[0];
                float y = data[1];
                float w = data[2];
                float h = data[3];

                int left = int((x - 0.5 * w) * x_factor);
                int top = int((y - 0.5 * h) * y_factor);
                int width = int(w * x_factor);
                int height = int(h * y_factor);

                boxes.push_back(cv::Rect(left, top, width, height));
            }
        //}

        data += tmp.cols;
    }

    std::vector<int> indices;
    NMSBoxes(boxes, confidences, scoreThreshold, nmsThreshold, indices);

    auto tt2 = cv::getTickCount();
    std::string label = format("postprocess time: %.2f ms", (tt2 - tt1) / cv::getTickFrequency() * 1000);
    cv::putText(frame, label, Point(10, 30), FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, Scalar(0, 255, 0));


    for(size_t i = 0; i < indices.size(); ++i) {
        int idx = indices[i];
        Rect box = boxes[idx];
        drawPred(class_ids[idx], confidences[idx], box.x, box.y,
                 box.x + box.width, box.y + box.height, frame);
    }
}


void drawPred(int classId, float conf, int left, int top, int right, int bottom, cv::Mat& frame)
{
    using namespace cv;

    rectangle(frame, Point(left, top), Point(right, bottom), Scalar(0, 255, 0));

    std::string label = format("%d: %.2f", classId, conf);
    Scalar color(rand(), rand(), rand());

    int baseLine;
    Size labelSize = getTextSize(label, FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, 1, &baseLine);

    top = max(top, labelSize.height);
    rectangle(frame, Point(left, top - labelSize.height),
              Point(left + labelSize.width, top + baseLine), color, FILLED);
    cv::putText(frame, label, Point(left, top), FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, Scalar());
}

运行命令行截图如
在这里插入图片描述

前向推理耗时12.68ms，NMS耗时2.7ms，检测结果显示如下

在这里插入图片描述

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1.Git介绍 Git 是一个免费的、开源的分布式版本控制系统&#xff0c;可以快速高效地处理从小型到大型的各种 项目。 2.版本控制 简单来说&#xff0c;就是记录文件的内容变化&#xff0c;记录下你每一次对文件的修改的版本&#xff0c;以免你改来改去想要回退到之前的版本的时…
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centos用yum安装mysql详细教程

centos用yum安装mysql详细教程

1 查询安装mysql的yum源,命令如下 ls /etc/yum.repos.d/ -l 界面如下图所示&#xff0c;未显示mysql的安装源 2 安装mysql相关的yum源,例如&#xff1a; 例如&#xff1a;rpm -ivh mysql57-community-release-el7.rpm 要注意 mysql的版本和系统的版本匹配 mysql57-communi…
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SwiftUI之深入解析如何使用accessibilityChartDescriptor视图修饰符为视图构建音频图表

SwiftUI之深入解析如何使用accessibilityChartDescriptor视图修饰符为视图构建音频图表

一、DataPoint 结构体 在 SwiftUI 中构建一个简单的条形图视图开始&#xff0c;该视图使用垂直条形显示一组数据点。如下所示&#xff0c;有一个 DataPoint 结构&#xff0c;用于描述条形图视图中的条形&#xff0c;它具有 id、标签、数值和填充颜色&#xff1a; struct Data…
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面试官：String为什么要设计为不可变类

面试官：String为什么要设计为不可变类

程序员的公众号&#xff1a;源1024&#xff0c;获取更多资料&#xff0c;无加密无套路&#xff01; 最近整理了一份大厂面试资料《史上最全大厂面试题》&#xff0c;Springboot、微服务、算法、数据结构、Zookeeper、Mybatis、Dubbo、linux、Kafka、Elasticsearch、数据库等等 …
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python总结高阶-异常处理机制

python总结高阶-异常处理机制

文章目录 异常是什么&#xff1f;try和except结构try...一个except结构try...多个except结构try...except...else结构try...except...finally结构return语句和异常处理问题 常见异常常见异常的解决SyntaxError &#xff1a;语法错误NameError &#xff1a;尝试访问一个没有申明…
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GPT实战系列-大模型为我所用之借用ChatGLM3构建查询助手

GPT实战系列-大模型为我所用之借用ChatGLM3构建查询助手

GPT实战系列-https://blog.csdn.net/alex_starsky/category_12467518.html 如何使用大模型查询助手功能&#xff1f;例如调用工具实现网络查询助手功能。目前只有 ChatGLM3-6B 模型支持工具调用&#xff0c;而 ChatGLM3-6B-Base 和 ChatGLM3-6B-32K 模型不支持。 定义好工具的…
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Linux的压缩与解压

Linux的压缩与解压

一、tar命令 语法&#xff1a;tar [-c -v -x -f -z -C] 参数1 参数2 参数3 ....-c&#xff1a;创建压缩文件&#xff0c;用于压缩模式-v&#xff1a;显示压缩、解压过程&#xff0c;用于查看进度-x&#xff1a;解压模式-f&#xff1a;要创建的文件&#xff0c;或者要解压的文件…
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《数字图像处理》 第11章 表示和描述 学习笔记附部分例子代码(c++opencv)

《数字图像处理》 第11章 表示和描述 学习笔记附部分例子代码(c++opencv)

表示和描述 0. 前言1. 表示1.1 边界追踪1.2 链码1.3 使用最小周长多边形的多边形近似 2. 边界描绘子2.1 一些简单的描绘子![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/45dddc76217e4fde93a11e2631b2a71a.png#pic_center 500x)2.2 形状数2.3 傅里叶描绘子2.4 统计…
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Ubuntu同步两个剪切板

Ubuntu同步两个剪切板

众所周知&#xff0c;ubuntu系统中有两套剪切板。第一个剪切板是用鼠标操作&#xff0c;鼠标选中则复制&#xff0c;点击鼠标中键则粘贴&#xff08;这个剪切板通常叫做——选择缓冲区&#xff09;。第二个剪切板则是真正的剪切板&#xff0c;使用ctrlc&#xff08;在终端中默认…
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智慧地球（AI•Earth）社区成立一周年啦！独家福利与惊喜彩蛋等你来拿！

智慧地球（AI•Earth）社区成立一周年啦！独家福利与惊喜彩蛋等你来拿！

原文&#xff1a;智慧地球&#xff08;AI•Earth&#xff09;社区成立一周年啦&#xff01; 智慧地球社区 一周年庆典&#x1f38a; 独家福利&#x1f381;与惊喜彩蛋&#x1f389;等你来拿&#xff01; 智慧地球&#xff08;AI•Earth&#xff09;社区自2023年1月11日建立以…
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HarmonyOS 应用开发学习笔记 stateStyles：多态样式

HarmonyOS 应用开发学习笔记 stateStyles：多态样式

1、 HarmoryOS Ability页面的生命周期 2、 Component自定义组件 3、HarmonyOS 应用开发学习笔记 ets组件生命周期 4、HarmonyOS 应用开发学习笔记 ets组件样式定义 Styles装饰器&#xff1a;定义组件重用样式 Extend装饰器&#xff1a;定义扩展组件样式 前面记录了ets组件样式…
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Java研学-web操作crud

Java研学-web操作crud

一 思路 1 组件 页面显示&#xff1a;JSP   接受用户请求&#xff1a;Servlet   和数据库交互&#xff1a;MyBatis 2 基础准备 ① 创建 web 项目&#xff0c;导入需要依赖的 jar 包,放入 web/WEB-INF/lib目录中 ② 创建数据库表 CREATE TABLE employee( id bigint(11)…
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Guarded Suspension模式--适合等待事件处理

Guarded Suspension模式--适合等待事件处理

Guarded是被守护、被保卫、被保护的意思&#xff0c; Suspension则是暂停的意思。 如果执行现在的处理会造成问题&#xff0c; 就让执行处理的线程进行等待--- 这就是Guarded Suspension模式。 模式通过让线程等待来保证实例的安全性。 一个线程ClientThread会将请求 Request的…
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UE5 给自己的数字人重定向Mixamo动画

UE5 给自己的数字人重定向Mixamo动画

1 、准备动画骨格文件&#xff0c;动画文件&#xff0c;下面是Mixamo动画素材下载网站Mixamo动画骨格文件下载网站https://www.mixamo.com/2、下载动画骨格文件&#xff0c;打Mixamo网站&#xff0c;选择Characters骨格菜单&#xff0c;在下面找到对应的骨格。如下图所示&#…
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vue3 - Element Plus 切换主题色及el-button hover颜色不生效的解决方法

vue3 - Element Plus 切换主题色及el-button hover颜色不生效的解决方法

vue3 - Element Plus 切换主题色及el-button hover颜色不生效的解决方法 GitHub Demo 地址 https://github.com/iotjin/jh-vue3-admin 在线预览 https://iotjin.github.io/jh-vue3-admin/ 如果您想要通过 js 控制 css 变量&#xff0c;可以这样做&#xff1a; // document.do…
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Java中的Stack

Java中的Stack

Java中的Stack 在Java中&#xff0c;Stack 类是一个基于后进先出&#xff08;Last In, First Out&#xff0c;LIFO&#xff09;原则的集合类。它继承自Vector类&#xff0c;但主要被设计为提供栈的行为。 特点和用途 后进先出&#xff1a; 栈是一种后进先出的数据结构&#xff…
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