添加了代码torch.cuda.set_device(2)设置当前设备。然后运行成功，其结果如下图所示：
ILSVRC2012数据集 下载ILSVRC2012数据集。需要先注册账号并登陆。也可以直接用ImageNet数据集代替。 下载好的ILSVRC2012数据集是3个.tar后缀的打包文件，需要解包。
代码链接：https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch
在深度学习的实践中，我们经常会使用GPU来加速模型的训练和推理过程。而在使用GPU时，可能会遇到一些错误和异常，其中一个常见的错误是 "RuntimeError: cudnn64_7.dll not found"。这篇文章将会详细讲解这个错误的原因以及解决方法。
问题描述 在使用RTX 2060 开发TensorFlow 1x 版本遇到一个错误，如下： 2020-07-20 22:08:55.555961: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:329] Could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR 2020-07-20 22:08:55.571109: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.
近期GitHub上一位大神开源了一个叫做chineseocr_lite的OCR的项目，这是一个超轻量级中文OCR，支持竖排文字识别、NCNN推理，识别模型型仅17M（Psenet (8.5M) + crnn (6.3M) + anglenet (1.5M)）。
之前在搞ssd的时候没出问题，后来重装啦一下系统，把它拷回来，发现出了点问题，在训练或者测试的时候，需要输入：
我们在使用GPU资源进行训练的时候，可能会发生资源耗尽的情况，那么在在这种情况，我们需要对GPU的资源进行合理的安排，具体使用办法如下：
接引前文《Windows 10 yolov5 GPU环境》，配置完成之后，一度因为虚拟内存没什么太大用处。原有设置的虚拟内存c盘（系统盘）为4096-8192。在我将虚拟内存改成1024-2048之后，然后tm报错了。就是上面的的这个错误：RuntimeError: Unable to find a valid cuDNN algorithm to run convolution。但是实际上，错误和cuda没有直接关系，目前我还不太清楚为什么虚拟内存直接关系到了cuda的运行环境，或者说pytorch的运行环境。网上搜了一下也没找到相关的资料，主要应该是我的理解太浅显。
对于一个以前做java全栈工程师而言，而且没学过Linux，很少用虚拟机（还是在大学的时候简单的用过），去配置openstack我想我入的坑肯定比有基础的一定要多，躺在每个坑中徘徊思索的时间一定比老鸟们久。所以现在总结一下openstack在配置过程中的几大坑点，让各位在配置过程中不再问天问大地，灵魂一片片凋落。
问：up主，可以给我发一份代码吗，代码在哪里下载啊？ 答：Github上的地址就在视频简介里。复制一下就能进去下载了。
并提示cudnn版本不对,需要更新cudnn的版本.例如tensorflow1.11版则需要cudnn7.21以后的版本.下载了7.3.0的版本并覆盖源文件,就好了. 可以需要重复1.中的步骤来重新建立软连接.
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我 OpenCV单目相机标定，图像畸变校正 前言 之前对YOLOv5第六版分别在OpenCV DNN、OpenVINO、ONNXRUNTIME 上做了测试，因为版本兼容问题，一直无法在TensorRT上做测试，我当时跑CUDA11.0 + cuDNN8.4.x时候给我报的错误如下： Could not load library cudnn_cnn_infer64_8.dll. Error code 126Please make sure cudnn_cnn_infe
错误： (base) C:\Users****_admin>pip install torchvision Collecting torchvision Using cached https://files.pythonhosted.org/packages/fb/01/03fd7e503c16b3dc262483e5555ad40974ab5da8b9879e164b56c1f4ef6f/torchvision-0.2.2.post3-py2.py3-none-any.whl Requirement already satisfied: pillow>=4.1.1 in d:\python\lib\site-packages (from torchvision) (5.4.1) Collecting torch (from torchvision) Using cached https://files.pythonhosted.org/packages/5f/e9/bac4204fe9cb1a002ec6140b47f51affda1655379fe302a1caef421f9846/torch-0.1.2.post1.tar.gz ERROR: Complete output from command python setup.py egg_info: ERROR: Traceback (most recent call last): File “”, line 1, in File “C:\Users****_A~1\AppData\Local\Temp\pip-install-1_kj1dql\torch\setup.py”, line 11, in raise RuntimeError(README) RuntimeError: PyTorch does not currently provide packages for PyPI (see status at https://github.com/pytorch/pytorch/issues/566).
地址：https://developer.nvidia.com/compute/machine-learning/cudnn/secure/v6/prod/8.0_20170307/cudnn-8.0-linux-x64-v6.0-tgz
1.在安装faster-rcnn事如果报这种错误 In file included from ./include/caffe/util/device_alternate.hpp:40:0, from ./include/caffe/common.hpp:19, from ./include/caffe/blob.hpp:8, from ./include/caffe/net.hpp:10,
The ZIP file format is a common archive and compression standard. This module provides tools to create, read, write, append, and list a ZIP file. Any advanced use of this module will require an understanding of the format, as defined in PKZIP Application Note.
选自GitHub 机器之心编译 机器之心编辑部 昨天，谷歌在 GitHub 上正式发布了 TensorFlow 的最新版本 1.5.0，并开源了其代码。支持 CUDA 9 和 cuDNN 7 被认为是本次更新的最重要部分。机器之心对这次更新的重大改变以及主要功能和提升进行了编译介绍，原文请见文中链接。 GitHub 地址：https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v1.5.0 源代码（zip）：https://github.com/tenso
ERROR: Cannot uninstall ‘wrapt’. It is a distutils installed project and thus we cannot accurately determine which files belong to it which would lead to only a partial uninstall.
登录http://192.168.1.73/dashboard ,输入域名，用户名，密码，出现错误，无法进入界面
该文介绍了如何利用深度学习算法来进行文字摘要。作者介绍了两种方法：基于抽取式的方法和基于生成式的方法。基于抽取式的方法是通过对原始文本进行预处理，抽取关键信息，然后使用深度学习模型进行学习。基于生成式的方法是通过对原始文本进行编码，生成新的文本，然后使用深度学习模型进行预测。作者还介绍了如何利用注意力机制来提高模型的性能。最后，作者提供了一些在自然语言处理领域的应用示例。
Python 在科学、工程、资料分析和深度学习应用生态系统中扮演关键角色。长期以来，NVIDIA 皆致力于协助Python 生态系统利用GPU 的加速大规模平行效能，提供标准化函数库、工具和应用程式。如今，我们已经改善了Python 程式码的可移植性和相容性，进一步朝简化开发人员体验迈进。 我们的目标是以单一标准低阶介面集合，协助统一Python CUDA 生态系统，提供全面地覆盖和从Python 存取CUDA 主机的API。我们希望能提供生态系统基础，让不同的加速函数库彼此互通。最重要的是，Python
原文链接：https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9747019.html
此次我们一起来复现Meta AI（Facebook）提出的MetaBalance方法，该方法主要用于平衡多任务模型中不同任务的梯度。在多任务学习中，不同的任务构建的损失函数在梯度回传时其大小可能存在较大差异，MetaBalance对不同的梯度进行相应的缩放使得不同任务的梯度相近。复现的代码如下，需要注意的是，这部分的梯度缩放只针对共享层，对于任务独立的tower部分不影响。
对于PostgreSQL的监控，行业里多多少少还是有不少的开源方案可用的，基本上拿过来修修补补就能跑起来。但是对于Greenplum集群的监控方案比较少，有的同学会说GPCC也可以啊，我有以下的几点考虑。
在tensorflow的学习中，想使用tensorflow-gpu版的学习，充分利用计算机。但是跟网上很多博主的方法安装gpu，cuda是安装成功了，但是却一直报以下一个错误。
来源：Github 编译：费欣欣 【新智元导读】TensorFlow今天正式发布了1.5.0版本，支持CUDA 9和cuDNN 7，进一步提速。并且，从1.6版本开始，预编译二进制文件将使用AVX指令，这可能会破坏老式CPU上的TF。 刚刚，TensorFlow发布了1.5.0正式版，很多人都期待已久，最重大的改动是支持CUDA 9和cuDNN 7，这承诺将使Volta GPUs/FP16上的训练速度翻倍。 此外，Eager execution预览版可用，也将吸引不少初学者。 下面是这次更新的重大变动及错误
当在使用深度学习框架如TensorFlow、PyTorch等进行GPU加速计算时，有时你可能会遇到 CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED 的错误。这个错误通常是由于一些基础设置或配置问题引起的，下面将介绍解决这个问题的几种方法。
全网最详细 | Windows 安装 TensorFlow2.0 GPU 详细教程
这篇教程主要专注于如何优雅的处理WEB中的异常。虽然我们可以手动的设置ResponseStatus ，但是还有更加优雅的方式将这部分逻辑隔离开来。Spring提供了整个应用层面的异常处理的抽象，并且只是要求您添加一些注释 - 它会处理其他所有内容。下面是一些代码的示例
最近尝试在m1的mac上安装tensorflow，网上的教程比较多，但是不管怎么折腾都会出现各种问题。安装github上apple分支的TensorFlow不管怎么折腾都提示下面的错误：
a) sudo vi /etc/apt/sources.list.d/google.list
import com.alibaba.druid.support.json.JSONUtils; import com.alibaba.fastjson.JSON; import com.alibaba.fastjson.JSONArray; import com.alibaba.fastjson.JSONObject; import com.foreveross.security.service.extension.ApplicationException; import com.foreveross.
在上一篇《Spring Cloud源码分析（四）Zuul：核心过滤器》一文中，我们详细介绍了Spring Cloud Zuul中自己实现的一些核心过滤器，以及这些过滤器在请求生命周期中的不同作用。我们会发现在这些核心过滤器中并没有实现error阶段的过滤器。那么这些过滤器可以用来做什么呢？接下来，本文将介绍如何利用error过滤器来实现统一的异常处理。 过滤器中抛出异常的问题 首先，我们可以来看看默认情况下，过滤器中抛出异常Spring Cloud Zuul会发生什么现象。我们创建一个pre类型的过滤器，并
详细介绍在Ubuntu 16.04下搭建CUDA7.5+Caffe深度学习环境的过程步骤。
subprocess.CalledProcessError: Command ‘[’/home/labpos/anaconda3/envs/idr/bin/python’, ‘-u’, ‘main_distribute.py’, ‘–local_rank=1’]’ returned non-zero exit status 1.
作者 | Jeff Hale 译者 | Monanfei 责编 | 夕颜 出品 | AI科技大本营（id：rgznai100）
使用 TypeScript、Express、Mongoose 和 pnpm 可以快速构建后端服务，并实现增删改查以及列表查询的功能。下面是一个简单的示例：
接上一篇文章，按照”终端出厂实现自动化运维方案",https://blog.csdn.net/yyz_1987/article/details/118358038
接下来我们检测GPU是否安装成功，如果没有安装GPU，会显示warning说是CPU only，最后test pass。这样说明安装成功
为了实现全局拦截，这里使用到了Spring中提供的两个注解，@RestControllerAdvice和@ExceptionHandler，结合使用可以拦截程序中产生的异常，并且根据不同的异常类型分别处理。下面我会先介绍如何利用这两个注解，优雅的完成全局异常的处理，接着解释这背后的原理。
CreateCollection这个API流程较长，也是milvus的核心API之一，涉及的内容比较复杂。这里介绍和channel相关的流程。
Errors reported by CheckUpDown Introduction to errors Any client (e.g. your Web browser or our CheckUpDown robot) goes through the following cycle when it communicates with your Web server: Obtain an IP address from the IP name of your site (the site URL
这里记录下如何实现后台命令下发到终端设备上，触发终端上送日志文件，实现运维人员远程可以足不出户，采集设备日志的功能。
和其他的语言一样，Python中也有异常和错误。在 Python 中，所有异常都是 BaseException 的类的实例。今天我们来详细看一下Python中的异常和对他们的处理方式。
和其他的语言一样，Python中也有异常和错误。在 Python 中，所有异常都是 BaseException 的类的实例。 今天我们来详细看一下Python中的异常和对他们的处理方式。
在神经网络模型推断过程中，报错Internal: cuDNN launch failure : input shape ([1,3,2048,2048]) node bn_data/FusedBatchNorm ，本文记录解决方案。 原因分析 网上有怀疑该问题由BN层引起，去掉BN层可以解决问题TensorFlow实战 InternalError: cuDNN launch failure : input shape（未解决求交流）。 更换cudnn版本也无济于事。 事实上更可能是TensorF
上一篇的hello world里，示例过于简单，仅仅只是返回了一个字符串，实际上axum的response能返回各种格式，包括:
有什么办法可以做这样的事情（因为在两个异常中都采取的措施是say please）：
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