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Nodejs
JavaScript
Html5
Windows
Ubuntu
Linux
windows下使用cpu进行mmsegmentation推理的环境配置
背景介绍 需要将之前在ubuntu系统基于GPU训练的模型 复制到windows系统下用cpu进行测试推理 步骤如下 1 创建anconda虚拟环境 2 使用conda安装pytorch cpu以及对应的torchvision 这一步如果使
安装笔记
Windows
mmcv
CPU
mmdetection用mmclassification的backbone
接上篇 1 现需要将 backbone 换成 DeiT tiny 2 3 MMDetection 4 不直接支持 DeiT backbones 下没有 但 MMClassification 有实现 参考 6 7 可以直接在 MMDetect
机器学习
mmdetection
MMClassificatio
mmcv
DeiT
ImportError: libcudart.so.10.0:cannot open shared object file: No such file or direct【mmdetection错误】
问题 在使用mmdetection做训练的时候 出现错误 gt gt gt from mmdet apis import init detector Traceback most recent call last return bootst
mmdetection
CUDA
python
深度学习
mmcv
mmcv与cuda,pytorch版本匹配要求
mmcv与cuda pytorch版本兼容要求 见mmcv官方文档 https mmcv readthedocs io zh CN latest get started installation html pip 安装部分 目前网页上默认最
软件环境相关
mmcv
mmLab
解决MMCV CUDA Compiler : not available
问题描述 xff1a 安装完mmcv full使用mmdetection时 xff0c 提示MMCV CUDA Compiler not available xff0c 发现并未使用GPU 分析解决 xff1a 导致无法使用GPU的原因可能
mmcv
CUDA
compiler
not
available
mmcv 报错undefined symbol: _ZNK2at6Tensor7is_cudaEv
gt gt gt from mmcv ops import nms Traceback most recent call last File 34 lt stdin gt 34 line 1 in lt module gt File 34
mmcv
undefined
symbol
ZNK2at6Tensor7is
cudaEv