cuda

文章目录 HoloLens2初入——全息投影 本机环境 初始设置 HoloLens 2 的MRTK相关的配置 通过USB连接实现远程全息投影 demo效果 不能实现手部关节和眼动的追踪的解决途径 HoloLens2初入——全息投影 本机环境 时间 ：2020-09-23 21.47 PC系统版本： Win10 专业版 VS版本： 2019社区版 头盔机型：Hololens2 HoloLens2系统版本： 内部体验版 Unity 版本：2019.3.x WIN SDK ：19041.1.191206 MRTK版本：2.4 CUDA版本：10.2 备注 为了方便，下面称 HoloLens2 为HL2 参考官网文档 初始设置 Unity中确认是否使用了最新的远程组件 Window>Package Manager > 确保 Windows Mixed Reality 的包是否安装 - 确保在HL2设备中下载了最新的 Holographic Remoting 应用。可以在应用商店里面直接下载 HoloLens 2 的MRTK相关的配置 运行 MARK的 配置 切换平台 Window>Package Manager 如果没有使用XR SDK 确保 Windows XR插件没有安装， 因为 Windows Mixed Reality 包 不能和他一起工作。 确保 Virtual Reality

小编电脑显卡GEFORCE RTX2060 tensorflow目前的版本支持的是cuda10.0 首先配置tensorflow-gpu,是需要独立显卡的，小编刚配置的时候也是踩了非常多的坑。下面把正确的步骤非大家分享一下，也是比较简单。 step1:使用win+R 输入CMD打开命令窗口； step2:输入conda install cudatoolkit=10.0.130 step3:输入conda install cudnn=7.6.0 上述三步安装完成及配置好了jupyter notebook 使用tensorflow-gpu 2.0的环境。 注意：在使用这三步之前电脑已经安装好了tensorflow-gpu版本，以及anconda。 第一次发帖，有什么问题可以在下方留言。看到会及时回复。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4312354/blog/4659817

1.本文简介 最近在研究YOLO V5的用法，借此机会整理一下，希望对大家有参考。 此文对YOLO V5性能不多做介绍，由于网上许多教程都略微有些繁杂，因此本文旨在展示 最简单 的 【搭建方法】和【用法】，供0基础的初学者也能上手。下面将直接进入正题。 【使用篇】已更新： Win10 超详细 0基础 用YOLO V5训练自己数据集【使用篇】 2.环境搭建 2.1.需安装列表 _____________________________ 「必要项」 1.支持cuda的Nvidia显卡（显存越大越好） 2.python 3.8以上(推荐anaconda) 3.Cuda 10.2 4.pytorch 5.YOLO v5源码 「可选项」 1.opencv(推荐) _____________________________ 2.2.安装操作 _____________________________ 2.2.1.python安装 这里使用 anaconda，安装anaconda会附带最新的Python版本以及一些常用库文件和工具 使用百度等引擎搜索anaconda或者 从 https://www.anaconda.com/products/individual 官网下载个人版本 安装好anaconda后，还需要安装两个常用工具。点选 此时，点选下图【CMD.exe Prompt】

这几天在做dxva2硬件加速，找不到什么资料，翻译了一下微软的两篇相关文档。这是第二篇，记录用ffmpeg实现dxva2。 第一篇翻译的Direct3D device manager，链接： http://www.cnblogs.com/betterwgo/p/6124588.html 　　第二篇翻译的在DirectShow中支持DXVA 2.0，链接： http://www.cnblogs.com/betterwgo/p/6125351.html 　　在做dxva2的过程中，参考了许多网上的代码，这些代码又多参考VLC和ffmpeg的例子。 1.ffmpeg支持dxva2硬件加速的格式 　　当前我所使用的ffmpeg的版本是3.2，支持dxva2硬件加速的有以下几种文件格式： AV_CODEC_ID_MPEG2VIDEO、AV_CODEC_ID_H264、AV_CODEC_ID_VC1、AV_CODEC_ID_WMV3、AV_CODEC_ID_HEVC、AV_CODEC_ID_VP9 。ffmpeg识别为这几种格式的文件都可以尝试使用dxva2做硬件加速。但这并不代表是这几种格式的文件就一定支持dxva2硬件加速，因为我就遇到了一个AV_CODEC_ID_HEVC文件在初始化配置dxva2的过程中会失败，PotPlayer在播放这个文件时也不能用dxva2硬件加速。 2

SDK 还能自动玩游戏？这个 SDK 有点「酷」。 近日，腾讯互娱（IEG）开源了一款名为 GAME AI SDK 的自动化测试平台，该平台封装好了多种工具供开发者使用，目前支持的游戏类型有跑酷类、吃鸡类、射击类、MOBA 类等。 项目地址：https://github.com/Tencent/GameAISDK 平台内置的「天天酷跑」示例。左图为未训练随机做动作，右图是训练好的效果。 SDK（软件开发工具包）一般是软件工程师为特定的软件包、软件框架、硬件平台、操作系统等创建应用软件时可使用的开发工具集合。 似乎有些抽象。在实际项目中，我们只需记住，SDK 是手游渠道提供的，集成了用户登录、社区功能、社交分享功能、数据后台统计功能的功能模块。接入 SDK 后，游戏厂商和渠道都要对 SDK 包进行测试，测试通过才能上线。 看了上文展示的酷跑动图效果，是不是想上手试试吃鸡类、射击类的游戏体验呢？这个开源项目可以满足你的需求，它支持使用者进行项目接入以及二次开发。 AI SDK 平台 AI SDK 平台是一个基于游戏图像来开发游戏 AI 的开源工具包。工具包主要完成了 UI 检测、游戏内元素识别、AI 算法（DQN、IM）等功能。开发者可以基于此工具包完成游戏自动化测试。 目前该平台已支持的游戏类型有跑酷类、吃鸡类、射击类、MOBA 类等。特定场景下它可以代替人工进行游戏场景的自动化

　　选自towardsdatascience 　　 作者：Eugene Khvedchenya 　　 机器之心编译 　　 参与：小舟、蛋酱、魔王 　　 高性能 PyTorch 的训练管道是什么样的？是产生最高准确率的模型？是最快的运行速度？是易于理解和扩展？还是容易并行化？答案是，包括以上提到的所有。 　　 　　如何用最少的精力，完成最高效的 PyTorch 训练？ 一位有着 PyTorch 两年使用经历的 Medium 博主最近分享了他在这方面的 10 个真诚建议 。 　　在 Efficient PyTorch 这一部分中，作者提供了一些识别和消除 I/O 和 CPU 瓶颈的技巧。第二部分阐述了一些高效张量运算的技巧，第三部分是在高效模型上的 debug 技巧。 　　在阅读这篇文章之前，你需要对 PyTorch 有一定程度的了解。 　　好吧，从最明显的一个开始： 　　建议 0：了解你代码中的瓶颈在哪里 　　命令行工具比如 nvidia-smi、htop、iotop、nvtop、py-spy、strace 等，应该成为你最好的伙伴。你的训练管道是否受 CPU 约束？IO 约束？GPU 约束？这些工具将帮你找到答案。 　　这些工具你可能从未听过，即使听过也可能没用过。没关系。如果你不立即使用它们也可以。只需记住，其他人可能正在用它们来训练模型，速度可能会比你快 5%、10%、15%-

　　机器之心报道 　　 SDK 还能自动玩游戏？这个 SDK 有点「酷」。 　　 　　近日，腾讯互娱（IEG）开源了一款名为 GAME AI SDK 的自动化测试平台，该平台封装好了多种工具供开发者使用，目前支持的游戏类型有跑酷类、吃鸡类、射击类、MOBA 类等。 　　项目地址：https://github.com/Tencent/GameAISDK 　　 　　平台内置的「天天酷跑」示例。左图为未训练随机做动作，右图是训练好的效果。 　　SDK（软件开发工具包）一般是软件工程师为特定的软件包、软件框架、硬件平台、操作系统等创建应用软件时可使用的开发工具集合。 　　似乎有些抽象。在实际项目中，我们只需记住，SDK 是手游渠道提供的，集成了用户登录、社区功能、社交分享功能、数据后台统计功能的功能模块。接入 SDK 后，游戏厂商和渠道都要对 SDK 包进行测试，测试通过才能上线。 　　看了上文展示的酷跑动图效果，是不是想上手试试吃鸡类、射击类的游戏体验呢？这个开源项目可以满足你的需求，它支持使用者进行项目接入以及二次开发。 　　 AI SDK 平台 　　AI SDK 平台是一个基于游戏图像来开发游戏 AI 的开源工具包。工具包主要完成了 UI 检测、游戏内元素识别、AI 算法（DQN、IM）等功能。开发者可以基于此工具包完成游戏自动化测试。 　　目前该平台已支持的游戏类型有跑酷类、吃鸡类

前言 有好多好多小伙伴都最近在问题主，深度学习为什么那么少人在win下配置，也找不到详细的一篇从头讲到尾的保证成功的环境配置，这岂不是卡死一大片深度学习小白？ 不慌不慌，题主这一次超级详细超级基础的整理了Detectron2的环境配置，并且是在windows 10 下进行的，并且所有的代码都亲自跑过，完全从0开始讲解配置，下面贴出题主的设备和系统。 请各位谨记，完完全全按照我的顺序来是没有问题滴~ 亲测！ 文中所涉及到的文件以及下载较慢的文件都放在网盘资源里，文末自取哦~ 系 统： Windows10 所用电脑： 联想拯救者Y7000P 2019 GPU型号： NVIDIA GeForce GTX 1660 Ti 安装所需： NVIDIA驱动 + CUDA + CuDNN 软件前需： Anaconda3+pycharm 第一部分、NVIDIA显卡驱动 显卡驱动 NVIDIA驱动下载的网址为： https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn 如下图所示，从中选择自己电脑装载的GPU型号，以及电脑里的操作系统型号。 搜索并下载对应自己显卡驱动型号的驱动程序 顺着步骤完成安装即可（easy~） CUDA 成功安装完显卡驱动之后呢，就需要安装CUDA了。这里笼统的描述下CUDA和显卡驱动之间的关系。 CUDA

英伟达说，这是 PC 游戏领域自 1999 年以来取得的最大突破。 机器之心报道，编辑：泽南、蛋酱。 对于全球游戏玩家和 AI 从业者来说，一个重要时刻到来了。 刚刚，同样是在自家厨房，英伟达创始人黄仁勋向世人发布了最新一代消费级显卡 GeForce RTX 30 系列的最初三个型号 GeForce RTX 3070、RTX 3080、RTX 3090。 「无论性能还是能效，安培架构 GPU 都是图灵的两倍，」黄仁勋说道。「从架构、定制流程设计、电路、逻辑、封装、series IO、显存、供电、散热、软件和算法…… 我们在所有层面压榨 GPU 的性能，最终实现了世界水平。」 剧透：壁橱抹刀瓶后有惊喜。 关于这次发布，网上早已有各类信息提前曝光。但大家最为关心的就是 GeForce RTX 30 系列的性能与报价。用老黄的话说就是，与 2080 价位相同，但速度提升了一倍。而 3090 更是 GPU 中的猛兽，黄仁勋称之为 BFGPU（big ferocious）。 这些公版GPU的国行价格也第一时间出现在了英伟达中国官网上： 当今最强 GPU 在深度学习、光线追踪的一系列热场后，黄仁勋突然从放置抹刀的瓶子后，拿出了了一块 RTX 3080，开始正式介绍 RTX30 系列。 总体来说，GeForce RTX 30 系列确实占据了 GPU 界的多项「第一」：首款有着 24GB

　　机器之心报道 　　 编辑：泽南、蛋酱 　　 英伟达说，这是 PC 游戏领域自 1999 年以来取得的最大突破。 　　对于全球游戏玩家和 AI 从业者来说，一个重要时刻到来了。 　　刚刚，同样是在自家厨房，英伟达创始人黄仁勋向世人发布了最新一代消费级显卡 GeForce RTX 30 系列的最初三个型号 GeForce RTX 3070、RTX 3080、RTX 3090。 　　「无论性能还是能效，安培架构 GPU 都是图灵的两倍，」黄仁勋说道。「从架构、定制流程设计、电路、逻辑、封装、series IO、显存、供电、散热、软件和算法…… 我们在所有层面压榨 GPU 的性能，最终实现了世界水平。」 　　 　　剧透：壁橱抹刀瓶后有惊喜。 　　关于这次发布，网上早已有各类信息提前曝光。但大家最为关心的就是 GeForce RTX 30 系列的性能与报价。用老黄的话说就是，与 2080 价位相同，但速度提升了一倍。而 3090 更是 GPU 中的猛兽，黄仁勋称之为 BFGPU（big ferocious）。 　　 　　这些公版GPU的国行价格也第一时间出现在了英伟达中国官网上： 　　 　　 当今最强 GPU 　　在深度学习、光线追踪的一系列热场后，黄仁勋突然从放置抹刀的瓶子后，拿出了了一块 RTX 3080，开始正式介绍 RTX30 系列。 　　 　　总体来说，GeForce RTX