ubuntu系统下使用pip uninstall scipy命令卸载包时，遇到报错信息为： ERROR: Cannot uninstall ‘scipy’....最终发现通过以下方式可以解决： 在/根目录下搜索“scipy”，最终在/usr/lib/python3/dist-packages/路径下找到一个scipy文件夹以及一个scipy.egg-info文件...（具体名称略有不同），将这两个文件全部删掉，然后再进行pip安装/卸载即可。
解决办法： 在建立Tomcat服务时,eclipse会自动生成一个Servers的项目. 在这个项目中,找到你部署项目的服务文件夹.
Ubuntu安装ssh时出现软件包 openssh-server 还没有可供安装的候选者错误 错误如下： sudo apt-get install opensshserver正在读取软件包列表......完成现在没有可用的软件包 openssh-server， 但是他被其他的软件包引用了这可能意味着这个缺失的软件包可能已被废弃，或者只能在其他发布源中找到 E:软件包 openssh-server 还没有可供安装的候选者...sudo apt-get update 更新完毕后执行： sudo apt-get install openssh-server 最后我们用命令ps -e|grep ssh 来看下open-server安装成功没有...，如果出现如下截图红色标出的部分，说明安装成功了。...ps -e|grep ssh 我们也可以用ssh localhost 命令来检测下是否可以连接，如果出现如下图，并且要输入密码的话说明成功。
-4460 Haswell微架构 内存: 32GB 曾尝试在一台i3-3220（IvyBridge微架构）的虚拟机（2核，4GB内存）上运行，在优化tvm模型后的编译过程中出现KeyError: tile_oh...的错误，没能解决就换了机器 这里默认大家都已经安装好PyTorch环境了，没有安装的话可以去PyTorch官网看安装说明。...1.3 ONNX编译安装 本来ONNX直接用pip或者conda安装应该是很方便的，但是ONNX1.4.0老是安装失败；ONNX1.5.0生成的onnx模型无法通过onnx.checker.check_model...的检验（可能是Resize算子造成的）；最后，直接使用pip安装的onnx1.6.0在tvm中加载会出现segmentationfault，而从源码安装的ONNX1.6.0就不会。...onnx:checker.check_model的检验，可以略过这一步，如果使用onnx1.6.0的话，可以通过这一步检验，但是在tvm加载后又会出现segmentationfault，这也是上面选择源码安装
这有助于在嵌入式设备上更高效地执行深度学习模型的推理任务。 支持的框架： RKNN 支持多种深度学习框架，包括 TensorFlow、Caffe、ONNX 等。...模型加密功能：使用指定的加密等级将 RKNN 模型整体加密。因为 RKNN 模型的解密是在NPU 驱动中完成的，使用加密模型时，与普通 RKNN 模型一样加载即可，NPU 驱动会自动对其进行解密。...+xxxxxxxx-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl 检查是否安装成功 123 $ python>>> from rknn.api import RKNN>>> 错误解决 我在检查是否安装成功过程中遇到了报错...： 1 mportError: libGL.so.1: cannot open shared object file: No such file or dir 出现这种情况的原因主要是因为使用Docker...可以通过安装所需的附加依赖项来解决此错误。
2.1 下载安装包 先使用下面命令确认机器的cuda、cudnn的版本，然后对应下载相应的安装包； cat /usr/local/cuda/version.txt cat /usr/local/cuda...2.2 安装过程 安装pycuda sudo pip install pycuda 安装TensorRT # 解压安装包 tar xzvf TensorRT-6.0.1.5.Ubuntu-18.04.x86..._64-gnu.cuda-10.1.cudnn7.6.tar.gz cd TensorRT-6.0.1.5 # 安装TensorRT-python cd python sudo pip install...tensorrt-6.0.1.5-py2.py3-none-any.whl #安装UFF cd uff sudo pip install uff-6.0.1-py2.py3-none-any.whl...在这种情况之下，拥有统一化的定义引入onnx，以实现不同框架之间的互相转化和推理，正好满足各个厂商需求。onnx可以使用netron，图像化显示ONNX模型的网络拓扑图。
安装项目环境 本项目开发换为： Anaconda 3 Windows 11 Python 3.11 Pytorch 2.1.0 CUDA 12.1 安装Pytorch，执行下面命令，如果已经安装了其他版本...pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 指令唤醒 infer_pipeline.py可以使用...GPU进行推理，如果要使用CPU推理，可以infer_onnx.py，这个使用的是ONNX，在CPU可以有加速。...转换ONNX模型 微调后的模型只能用于GPU使用，如果要使用CPU推理，就要转换为ONNX格式模型，操作如下。导出的模型跟上面使用infer_onnx.py一样。...在根目录的models目录下，复制微调后的模型文件夹，并命名为paraformer-large-onnx-finetune，接着执行命令： python -m funasr.export.export_model
使用版本说明： Ubuntu 18.04 OpenVINO™工具套件 2021.03 4.1 .pt 权重文件 —> ONNX 权重文件 先安装ONNX，然后运行脚本，实现转换。...4.1.1 安装ONNX ONNX的安装方法相对简单，直接pip安装即可： pip install onnx 4.1.2 ONNX转换 YOLOv5官方提供了转换成ONNX权重的脚本文件，位于yolov5...这里安装intel-openvino-dev-ubuntu18-2021.3.394版本 apt install intel-openvino-dev-ubuntu18-2021.3.394 安装成功后...因为我上面采用apt的方式安装OpenVINO™工具套件，这样安装后Python环境中并没有OpenVINO™工具套件，所以我这里需要用pip安装一下OpenVINO™工具套件。...注：如果你是编译源码等方式进行安装的，那么可以跳过这步： pip install openvino 另外，安装时要保持版本的一致性： ?
主要是教你如何搭建tensorrt环境，对pytorch模型做onnx格式转换，onnx模型做tensorrt int8量化，及对量化后的模型做推理，实测在1070显卡做到了2ms一帧！...FCOS的检测头使用了4个256通道的卷积作为一个分支，也就是说在边框回归和分类两个分支上一共有8个c=256的卷积，计算量非常大。.../python，该目录有4个python版本的tensorrt安装包 sudo pip3 install tensorrt-7.2.1.6-cp37-none-linux_x86_64.whl（根据自己的...python版本安装） pip install pycuda 安装python版本的cuda 定位到用户根目录 tar -xzvf opencv-3.4.2.zip 以备推理调用 NanoDet 模型转换...onnx pip install onnx pip install onnx-simplifier git clone https://github.com/Wulingtian/nanodet.git
安装CUDA时，顺便安装驱动： 1、用run安装CUDA时，选择安装Driver即可，但Driver版本可能稍旧。...--no-x-check：表示安装驱动时不检查X服务，非必需。 --no-nouveau-check：表示安装驱动时不检查nouveau，非必需。...1、必选参数解释：因为NVIDIA的驱动默认会安装OpenGL，而Ubuntu的内核本身也有OpenGL、且与GUI显示息息相关，一旦NVIDIA的驱动覆写了OpenGL，在GUI需要动态链接OpenGL.../onnx_graphsurgeon sudo pip3 install onnx_graphsurgeon-*-py2.py3-none-any.whl PS1：该方式可为多个python安装API...，指定相应的pip路径、安装相应版本的whl即可。
本文主要介绍在windows系统下使用WSL来搭建TNN对Android库编译环境搭建步骤以及在执行性能分析脚本中遇到的问题。...上一篇文章中我介绍了windows上使用WSL2以及安装docker的步骤。现在我们相当于在window上已经拥有了一个Linux系统，并且安装有docker。...启动WSL后，在Ubuntu系统下进行如下操作： 一 源码下载 git clone https://github.com/Tencent/TNN.git 二 TNN源码对Android库编译 首先将NDK...在TNN官网也提供了TNN模型转换的镜像： 如果使用源码编译，我遇到的问题： 版本问题，这里不指定版本，会因为各个库之间的兼容性问题出现异常 我安装的版本： pip3 install onnx==1.6.0...在进行性能测试执行脚本时，需要连接到设备。
环境安装 这里的操作系统使用的是Ubuntu 18.04，下载支持Python 3.6的Anaconda:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive...在该环境下安装安装pytorch 1.8.1 conda install pytorch==1.8.1 torchvision==0.9.1 torchaudio==0.8.1 cpuonly -c.../protobuf · GitHub 具体安装可以参考Caffe框架整理 中的安装 protobuff 这里安装Python的时候，拷贝路径为 cp -r google ~/anaconda3/envs...安装numpy 1.16.5 pip install numpy==1.16.5 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 安装onnx 1.6 pip install...onnx==1.6.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 安装安卓SDK 先安装JDK, 这里我们依然安装JDK8 安装安卓NDK，下载地址：https
主要是教你如何搭建caffe推理环境，对yolov5模型做onnx格式转换，onnx模型转caffe模型，实测在1070显卡做到了11ms一帧！...本文为大家介绍yolov5s 4.0模型如何转换为caffe模型并推理，据我所知，华为海思NNIE只支持caffe模型的转换，所以yolov5模型要想在海思芯片上部署，转换为caffe模型是有必要的（在我的...推理速度截图 环境配置 ubuntu：18.04 cuda：10.0 cudnn：7.6.5 caffe: 1.0 OpenCV：3.4.2 Anaconda3：5.2.0 相关的安装包我已经放到百度云盘...sh（从上面百度云盘链接下载） .- /Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh 按ENTER，然后按q调至结尾 接受协议 yes 安装路径 使用默认路径 执行安装 在使用的用户....模型 pip安装onnx和onnx-simplifier pip install onnx pip install onnx-simplifier 拉取yolov5官方代码 git clone https
本文为大家介绍yolov5s 4.0模型如何转换为caffe模型并推理，据我所知，华为海思NNIE只支持caffe模型的转换，所以yolov5模型要想在海思芯片上部署，转换为caffe模型是有必要的（在我的...推理速度截图 环境配置 ubuntu：18.04 cuda：10.0 cudnn：7.6.5 caffe: 1.0 OpenCV：3.4.2 Anaconda3：5.2.0 相关的安装包我已经放到百度云盘...sh（从上面百度云盘链接下载） .- /Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh 按ENTER，然后按q调至结尾 接受协议 yes 安装路径 使用默认路径 执行安装 在使用的用户....模型 pip安装onnx和onnx-simplifier pip install onnx pip install onnx-simplifier 拉取yolov5官方代码 git clone https..._onnx2caffe.git cd yolov5_onnx2caffe v- im convertCaffe.py 设置onnx_path（上面转换得到的onnx模型），prototxt_path（caffe
失败原因，将原计算图中可以 / 不可以转 TensorRT 的子图分割保存；隔离 TensorRT 终端 错误 tactic；安装源码安装：Github地址：Polygraphy根据自己的cuda以及...自动安装依赖当运行的程序需要哪些包时，程序会自动去安装对应的包要启用此功能可以在环境变量中做如下设置：export POLYGRAPHY_AUTOINSTALL_DEPS=1手动安装如果你将tensorrt...python -m pip install -r polygraphy/backend//requirements.txt如果需要其他软件包，将记录警告或错误。...您可以使用以下方法手动安装其他软件包：python -m pip install 简单使用在 polygraphy\example 目录下存放有多个示例，包括Python API...# 使用onnx模型--onnxrt --trt # 使用 onnxruntime 和 trt 后端进行推理--workspace 256M# 使用256M空间用于生成.plan 文件--save-engine
一、环境配置 首先进行yolox模型的下载：YOLOX(gitcode) 或者YOLOX(github) 并选择自己所需的权重模型，如-s-m-l等（.pth文件） 如果需要进行labview的使用...，需要onnx模型则：YOLOX-onnx(github) 二、安装所需库文件 网上多数为直接进行pip -r requirements.txt，但执行完成后，经常会报错找不到txt文件 可能会出现的错误为...requirements file: [Errno 2] No such file or directory: ‘requirements.txt’ 建议操作 激活annaconda环境后，输入pip...install -r XXX(此处为txt文本的绝对路径)\requirements.txt 2.1 安装apex 找到存放yolo模型的文件，在地址栏中直接填写cmd，点击回车 进入如下页面后...，输入 1.git clone https://github.com/NVIDIA/apex 2.cd apex 3.pip install -v --disable-pip-version-check
参考：TensorRT(1)-介绍-使用-安装 | arleyzhang 1 什么是TensorRT 一般的深度学习项目，训练时为了加快速度，会使用多 GPU 分布式训练。...，uff模块需要 2.2 安装 pycuda 如果要使用 Python 接口的 TensorRT，则需要安装 Pycuda pip install 'pycuda>=2017.1.1' 我在 ubuntu...directly 目前还没找到解决方法，但在 ubuntu18.04 上安装时没问题 2.3 下载安装包 进入下载链接 点击 Download Now（需要登录英伟达账号，没有的注册一个） 选择下载的版本.../include/* /usr/include 如果要使用 python 版本，则使用 pip 安装，执行下边的指令 # 安装TensorRT cd TensorRT-5.0.2.6/python pip...=========== 为了避免安装时各种问题，我们也可以使用 deb 包的方式安装，即在 2.3 步骤中选择自己系统对应的版本，然后使用如下指令安装 # 首先根据自己下载的版本填写os和tag变量 #
VisualDL的安装 本章只讲述在Ubuntu系统上的安装和使用，Mac的操作应该也差不多。...使用pip安装 使用pip安装非常简单，只要一条命令就够了，如下： pip install --upgrade visualdl 测试一下是否安装成功了，运行一个例子下载日志文件： # 在当前位置下载一个日志...-U 然后在浏览器上输入： http://127.0.0.1:8080 即可看到一个可视化的界面，如下： [yhktrazxw6.jpeg] 使用源码安装 如果读者出于各种情况，使用pip安装不能满足需求...命令安装这个安装包了，*号对应的是visualdl版本号，读者要根据实际情况来安装： pip install --upgrade dist/visualdl-*.whl 安装完成之后，同样可以使用在上一部分的使用...pip安装的测试方法测试安装是否成功。
在Ubuntu终端中使用安装命令Sudo apt-get install xxx时,也许会出现如下错误: 输入： apt-get install vim 出现如下： E: 无法获得锁 /...参考了ubuntu社区的一篇帖子和一篇新浪博客，最终解决了问题，网址链接是：ubuntu社区的一篇帖子和一篇新浪博客 解决方法一、先看到底有没开两个apt 强制解锁,在终端中键入命令 sudo...这个问题其实是由于操作问题引起的，你肯定是强制的关了终端(比如说Ctrl+Z)，所以有在运行的导致了你无法获得排它锁，解决办法就是养成好的习惯，终端中经常使用ctrl+c来终止运行，以后就不会出现同样的问题了
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