cuda

FFMpeg 是一套C编译的开源工具集。主要用于视频处理，可以编解码视频，建立流媒体服务器等等。官方网站： http://ffmpeg.org/ FFMpeg.AutoGen 封装方法以方便C#调用FFmpeg。项目地址： https://github.com/Ruslan-B/FFmpeg.AutoGen 。可以使用NuGet安装。 AutoGen只是封装调用FFmpeg，程序还是需要下在FFmpeg工具放在程序目录里，且版本要对应。 笔者用FFMpeg.AutoGetn的官方example代码介绍一下FFMpege如何使用（源代码在其github库里）。 example是一个命令行程序，mian函数里面的代码如下。我将通过此函数调用顺序介绍ffmpeg.AutoGet的用法。 目录： 1.注册FFmpeg库。实际就将ffmpeg库的地址告诉autogen 2.ffmpeg 一些调用其的配置（可选） 2.1 配置日志输出 2.2配置硬件解码器ffmpeg是支持硬解的.具体支持类型可以参考ffmpeg官方文档。转载网友摘录的ffmpeg支持硬解编码的枚举。 3.解码函数DecodeAllFramesToImages 3.1 VideoStreamDecoder类 3.2 VideoFrameConverter类 3.3 相关数据结构AVPacket，AVFrame

显卡计算能力一览表 https://developer.nvidia.com/cuda-gpus CUDA https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive cuDNN https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 显卡驱动 https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/ 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4275644/blog/4437284

本文 GitHub https:// github.com/Jack-Cherish /PythonPark 已收录，有技术干活文章，整理的学习资料，一线大厂面试经验分享等，欢迎 Star 和 完善。 一、前言 该系列文章的内容有： Pytorch的基本使用 语义分割算法讲解 先从最简单的语义分割基础与开发环境搭建开始讲解。 二、语义分割 语义分割是什么？ 语义分割（semantic segmentation） : 就是按照“语义”给图像上目标类别中的每一点打一个标签，使得不同种类的东西在图像上被区分开来。可以理解成像素级别的分类任务，直白点，就是对每个像素点进行分类。 简而言之，我们的目标是给定一幅RGB彩色图像（高x宽x3）或一幅灰度图像（高x宽x1），输出一个分割图谱，其中包括每个像素的类别标注（高x宽x1）。具体如下图所示： 注意 ：为了视觉上清晰，上面的预测图是一个低分辨率的图。在实际应用中，分割标注的分辨率需要与原始图像的分辨率相同。 这里对图片分为 五类 ：Person（人）、Purse（包）、Plants/Grass（植物/草）、Sidewalk（人行道）、Building/Structures（建筑物）。 与标准分类值（standard categorical values）的做法相似，这里也是创建一个 one-hot编码 的目标类别标注——本质上即为

https://blog.csdn.net/yuanzhoulvpi/article/details/86742729 https://blog.csdn.net/qq_34342852/article/details/97673819 用conda安装会比较方便，下面直接用conda安装 先改个镜像 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --append channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/fastai/ conda config --append channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

标题其实很清楚了，只不过我还是把我环境列详细一点给大家吧，第一次写博客，大佬勿喷~ 上面的连接我再发一下： Anaconda3下载： https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive Anaconda和Python对应版本见： https://blog.csdn.net/yuejisuo1948/article/details/81043823 Cuda下载： https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit Cudnn下载： https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download TensorFlow下载（需要翻墙）： https://1drv.ms/u/s!AspzPyzQ0HQR7VNCicPlnCV2abKJ TensorFlow安装问题解决： https://www.cnblogs.com/elitphil/p/11580604.html keras和TensorFlow的版本对应： https://www.cnblogs.com/carle-09/p/11661261.html 好了，上面已经介绍完环境了，那接下来说一下详细的步骤吧~~~ 一、Anaconda3安装 下载 Anaconda3-5.1.0-Windows-x86_64.exe