这里说的Deepfakes软件还是DeepFaceLab,人工智能换脸,是使用深度学习方法来实现的.而深度学习程序对电脑配置要求是非常高的,尤其是跑模型这个环节.很多低配电脑,根本就跑步起来.比如像GTX 750 ,1G显存. 默认情况下这种配置肯定跑不了这个程序,但是通过自定义参数也能跑.这对于低配玩家来说绝对是个好消息. 首先,你需要获取的DFL的版本为DeepFaceLabCUDA10.1AVX20190313 或者更高. 其次,你要运行SAE模型,SAE模型的配置参数可以参考: ====

目前,由于3060显卡驱动版本默认>11.0,因此,其不能使用tensorflow1版本的任何接口,所以学习在tf2版本下的目标检测驱动是很有必要的,此配置过程同样适用于任何30系显卡配置tf2. 一般配置Anaconda比较简单,这里便跳过,选用的anaconda版本为Anaconda3-2020.11-Windows-x86_64,可以在清华镜像官网上下载. 1,配置安装conda 本次选用的tensorflow版本为2.4,cuda为11.0,cudnn为8.0,对应python为3.7

作者批注:本文允许转载,并且希望给搜索未来人类.蓝天.CLEVO.更换硅脂或者任何有关关键字的朋友提供帮助. 原文地址:http://www.cnblogs.com/c4isr/p/3514140.html --------------------------------------------------我是猥琐的分割线-------------------------------------------------------------------------------- 8月底托友人在

前言 OpenGL 的学习资料很多,一个是比较著名的 OpenGL 红宝书<OpenGL 编程指南>,可以在这里 http://opengl-redbook.com/ 下载该书配套的源代码:另一个是网络上的在线教程LearnOpenGL.所以,我这里就不再啰啰嗦嗦地介绍 OpenGL 的基础知识和计算机图形学的基础知识了,主要是简单阐述一些我自己的理解,以及写一些能跑起来.能看到效果的体验性的小程序. 通过前一篇阐述,可以看到在 Linux 系统中学习 OpenGL 是多么的方便.使用 GLE

由于之前已经在Ubuntu 14.04 x64上面安装cuda7.0+caffe, 并且已经配置好,caffe也已经跑通. 但是最近需要使用Torch,而Torch对cuda的要求是8.0,因此决定对cuda的版本进行升级,以满足Torch平台的需求. 而最新版的caffe也已经支持cuda8.0. 话不多说,开始安装cuda8.0. 1. 电脑配置 显卡:GeForce GTX TITAN X 系统:Ubuntu 14.04(x_64) CUDA:cuda_8.0.61_375.26_linu

用只有2个G的显卡跑数据就需要在训练之前先把无关进程杀掉,防止跑到一半显存满了 nvidia-smi:显示当前GPU中的线程 kill -9 PID:输入PID以结束线程

运行yolov5 train.py报错:AssertionError: Image Not Found ../data/images/xxx.png 运行环境     一开始在笔记本上用显卡跑训练是可以正常运行的,后来随着数据量越来越大,笔记本显卡显存不够用了,改用学校的浪潮服务器来跑,但出现了报错. 报错详情     当时报错时忘记截图了,这里就大概描述一下报错发生的位置和内容.报错发生在终端输出接下来这句之后. Optimizer groups: 62 .bias, 62 conv.weig

市面上有多款AI换脸的方法,笔者这里节选了Github那年很火的开源项目FaceSwap: (很早就实践了,但是忘记记录啦hhh,请勿用于不正当用途哦) 做了一篇详细教学,包括配置,参数设置,换脸效果经验之谈.感兴趣的学友可以留言一起交流. 先上成果展示下吧(垃圾显卡跑了2天,有条件好的显卡跑个1周估计效果会好一些): 配置部分 ok,为了实现换脸,我们先从安装到配置工具开始(配置好的请直接跳到第一步),以下请按步骤操作: 首先需要下载该项目,这里建议直接下载GUI版软件:https://fac

在开始菜单中找到Visual Studio 2013 >> Visual Studio Tools 选择86或64版本的VC命令提示符环境,我用的 VS2013 x86 Native Tools Command Prompt 这样应该就会配置好VC编译器的Path,环境变量中又有nvcc(cuda的c编译器)的Path 然后输入 nvcc cudaFileName.cu -o outFileName 这种格式,比如 nvcc hello.cu -o hello 就会编译hello.cu文件,生

本文详细介绍,如何用caffe跑自己的图像数据用于分类. 1 首先需要安装过程见 http://www.cnblogs.com/love6tao/p/5706830.html 同时依据上面教程,生成了caffe.exe 2 构建自己的数据集.分为train和val 两个数据集,本次实验为2分类任务,一个是包含汽车的图像,一个是不包含汽车图像,其中train 为训练数据集,该文件夹中图像命名格式为trainpos0000.jpg和trainneg0000.jpg,图像通过该命名方式连续编码,val

你们家用的无线路由器安全吗?有人蹭网吗?无线路由器的漏洞在哪里?这么避免蹭网? 想要了解这些,必须要了解加密以及破解原理. 工具/原料 电脑 足够多足够好的wifi信号源 usb无线网卡(非必需) 一点点耐心 基础知识 1 普通无线加密及破解的分类: 1.wep加密:此类加密比较老旧,非常不安全,十分容易被破解,现在的无线路由器已经抛弃了此类加密方式. 2.PWA/WPA2 PSK加密.这类加密按道理来说是很安全的,但是由于很多路由器为了方便用户上网,设置了QSS快速连接功能(或者叫WPS功能)

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5992693.html 参考网址: http://blog.csdn.net/u012581999/article/details/52433609 https://ubuntuforums.org/showthread.php?t=2205211 http://realtechtalk.com/Linux_Ubuntu_Nvidia_GT430_LockupsErrorsFreezes_NVRM_o

关键字:Windows.cpu模式.Python.faster-rcnn.demo.py 声明:本篇blog暂时未经二次实践验证,主要以本人第一次配置过程的经验写成.计划在7月底回家去电脑城借台机子试试验证步骤的正确性,本blog将根据实际遇到的问题持续更新.另外blog中除提到的下载链接外我还会给出网盘链接方便下载,包括我的整个工程的网盘链接.如果有些报错解决不了可直接拿本人的相关文件替换,本篇blog具有较高的参考性. 本人微软版caffe工程     下载链接:http://pan.bai

本文为作者原创,转载请注明出处(http://www.cnblogs.com/mar-q/)by 负赑屃   写在前面: 请参考之前的文章安装好CentOS.NVIDIA相关驱动及软件.docker及加速镜像. 主机运行环境 $ uname -a Linux CentOS -.el7.x86_64 # SMP Tue Jul :: UTC x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux $ cat /usr/local/cuda/version.txt CUDA Version $

安装环境:hp-Z440工作站.64位Ubuntu14.04(64位Ubuntu16.04).Cuda8.0.Cudnn5.1.Nvidia GeForce GT 705.Tesla K40c 本文可解决的问题:如何完全清空硬盘数据.Ubuntu系统启动U盘的制作.Ubuntu14.04系统安装.Ubuntu系统无线上网环境配置.NVIDIA驱动的安装.Cuda8.0环境安装与配置.Cudnn 5.1的安装及配置. 经过:由于项目需要,我们需要在Ubuntu系统上搭建tensorflow版的fa

本文由云+社区发表 作者:WeTest小编 WeTest 导读 本文主要介绍如何让AI在24分钟内学会玩飞车类游戏.我们使用Distributed PPO训练AI,在短时间内可以取得不错的训练效果. 本方法的特点: 纯游戏图像作为输入 不使用游戏内部接口 可靠的强化学习方法 简单易行的并行训练 1. PPO简介 PPO(Proximal Policy Optimization)是OpenAI在2016年NIPS上提出的一个基于Actor-Critic框架的强化学习方法.该方法主要的创新点是在更新

问题背景 游戏上线之后,搜集到的奔溃列表里面列表存在大量的显卡驱动异常崩溃,window在vista之后,将显卡驱动模型从Xpdm改为了WDDM. WDDM的说明详见百度百科,其中最主要的变更如下: “在WindowsXP时代有20%的系统蓝屏故障是显卡驱动问题造成的.WDDM在技术水平上有两个组件:一个内核模式驱动程序(KMD)和一个执行大部分密集计算的用户模式驱动程序.新版WDDM模型已将代码的大部分移出了内核模式.由于与显示相关的操作只在用户模式下完成,所以大大提高了系统稳定性.” 直白的

前几天买了一张RTX2060显卡,想自学一下人工智能,跑一些图形计算,安装Ubuntu18.04后发现英伟达显卡驱动安装还是有点小麻烦,所以这里记录一下安装过程,以供参考: 1.卸载系统里低版本的英伟达驱动 sudo apt-get purge nvidia* 2.把显卡驱动加入PPA sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers sudo apt-get update 3.查找英伟达显卡驱动最新版本号 sudo apt-cache search nv

安装: 1.先安装tensorflow-gpu,需要查看对应的版本,通过pycharm运行程序时会报错,提示需要安装CUDA,且会指明需要版本号 >> pip install tensorflow-gpu 2.下载安装CUDA软件,选择相应的版本及操作系统,下载并安装: CUDA下载地址: https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 3.下载cuDNN库,开始需要注册等基本信息,下载并解压,将解压后的bin, include, lib三个文件夹拷贝到

关于Avizo或Amira中体渲染不显示的问题,常常有人在问,有人甚至怀疑软件有问题,今天就这个话题总结如下: 首先我们要清楚像Avizo或Amira之类的三维可视化软件,必须是在配有专业显卡的工作站或其他机器上才可以正常运行. 从Avizo或Amira厂商的硬件配置推荐中,我们可以看到需要有NVIDIA或AMD的专业显卡,但从我个人的实践来说,NVIDIA的肯定能跑Avizo或Amira,如果是AMD,看运气,也许是我玩的太Low,没遇到更高端的AMD显卡(有AMD专业显卡下Avizo玩的溜的

在Linux上安装驱动,这事情多半是跑CUDA程序的人才会搞的,多年前学CUDA时为这一步骤头疼的很,现如今已经比较熟悉了,今日给出一些记录. 首先,在NVIDIA官方网站上找到驱动下载页面: https://www.nvidia.cn/Download/Find.aspx?lang=cn 查询到可以使用的驱动版本,如下: BETA版过新,稳定性尚未可知,选择非beta版本的最新版驱动,即 415.27版本. 下载链接页面: https://www.nvidia.cn/download/driv