安裝 tensorRT C++ Win10

-

 我的作業系統環境為：

  • windows 10
  • CUDA 10.2
  • cuDNN 8.1.0
  • visual studio 2019
  • python 3.6.8
我是安裝 TensorRT-7.2.3.4，使用zip安裝

可以參考官方的安裝流程: 
https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/archives/tensorrt-713/install-guide/index.html
(直接跳到zip安裝的部分) 

第一步：下載  TensorRT-7.2.3.4 zip 檔

    在你要安裝的地方解壓縮


第二步：添加環境變數

    將 TensorRT資料夾目錄下的lib資料夾路徑，加到系統的環境變數列表裡
    例如： 
        解壓縮檔案是 D:\Program\TensorRT\TensorRT-7.2.3.4
        添加的路徑是 D:\Program\TensorRT\TensorRT-7.2.3.4\lib

第三步：下載驗證用的data

    使用python執行 <安裝目錄>\data\mnist\download_pgms.py
    <安裝目錄>\data\mnist 目錄下會多出這些檔案


第三步：驗證您的安裝是否正常工作

    使用visual studio開啟安裝目錄下的 samples\sampleMNIST\sample_mnist.sln
    確認include及lib的檔案路徑是否正確，可能你CUDA安裝的路徑不是在系統路徑下
    因為我把CUDA安裝在D槽，所以要修改檔案路徑

    include 路徑

    lib路徑

    
    確認沒問題之後就可以，重新建置(build)


    執行結果：




留言

張貼留言

這個網誌中的熱門文章

C# 模擬鍵盤滑鼠控制電腦

-
滑鼠模擬 指定一個螢幕像素的座標位置 int x = 1255; int y = 161; Cursor.Position = new Point(x, y); ClassMouse.LeftClick(); //按下滑鼠左鍵 鍵盤模擬 官方文件 的範例是用小算盤程式，計算111*11= public class demo { [DllImport("USER32.DLL", CharSet = CharSet.Unicode)] public static extern IntPtr FindWindow(string lpClassName, string lpWindowName); // Activate an application window. [DllImport("USER32.DLL")] public static extern bool SetForegroundWindow(IntPtr hWnd); // Send a series of key presses to the Calculator application. public static void Calculator() { // Get a handle to the Calculator application. The window class // and window name were obtained using the Spy++ tool. IntPtr calculatorHandle = FindWindow("ApplicationFrameWindow", "小算盤"); // Verify that Calculator is a running process. if (calculatorHandle == IntPtr.Zero) { MessageBox.Show("Calculator is not running....
閱讀完整內容

python pyautogui 簡介

-
pyautogui 是 python的一個模組，他能控制鍵盤和滑鼠的操作，能利用它做自動化操作，像是用在軟體測試、重複性動作等。 pyautogui 暫停幾秒鐘 >>>pyautogui.PAUSE = 1.5 fail-safe (預設false) 當滑鼠一道螢幕左上角時，觸發 pyautogui 的failsafeexception 異常 >>>pyautogui.FAILSAFE = True 螢幕上的座標軸 (0,0) →→→→(1920,0)    ↓    ↓    ↓    ↓ (0,1080) 取得螢幕解析度 >>>import pyautogui >>>pyautogui.size() (1920, 1080) >>>width, height = pyautogui.size() 滑鼠部分 moveTo(width, height, duration) example移動到(300, 400)位置 pyautogui.moveTo(300, 400)                 #立即到 pyautogui.moveTo(300, 400, duration = 1.5) #花1.5秒移到 moeRel(width, height, duration) 移到相對座標，以當前滑鼠座標為基準點 pyautogui.moveRel(0, 100, duration=0.25) pyautogui.moveRel(-100, 0, duration=0.25) position() 獲得滑鼠當前的座標位置 >>>pyautogui.position() (300, 400) click(width, height, button) 滑鼠點擊 button = 'left', 'middle', 'right'。 pyautogui.click()       ...
閱讀完整內容

android 定時通知(永久長期的) 本篇只講AlarmManager使用

-
本篇使用AlarmManager達到準時執行某程式，跟鬧鐘的方式一樣，我之前用過IntentService、Service、Handler，都不能長期使用。 Servicer簡單缺點整理： IntentService：只要關閉activity背景保存視窗，IntentService背景所執行的程式就被強迫結束，好像可以重開(我沒試過)。 Service、Handler：雖然關閉activity會繼續執行，但他是重新在開啟一次service，這到還好，但當手機螢幕關閉處於待機狀態時，service會停止運作暫停在那邊，等你喚醒再繼續執行，所以用這個加timer做定時通知會整個亂掉，timer會停下來不數了。 AlarmManager主要架構是 跟系統註冊鬧鐘甚麼時間點 → 時間到系統會發送一個鬧鈴 → 你的activity接收那個鬧鈴後執行你的程式 當你註冊好幾個鬧鐘已經晚於現在時間，他會馬上通通都執行完 先建立接收鬧鈴的程式 在Manifest.xml 中加入接收系統鬧鈴 <application> <activity android:name=".MainActivity"> </activity> <!-- 當鬧鈴時間到達時要執行的程式 --> <receiver android:name=".AlarmReceiver"> <intent-filter> <action android:name="activity_app" /> </intent-filter> </receiver> </application> 建立一個class檔，執行接收到鬧鈴後的程式 public class AlarmReceiver extends BroadcastReceiver { @Override public void onReceive(Context context, Intent intent) { ...
閱讀完整內容

raspberrypi 開機自動執行程式 與 在terminal開啟第二個terminal執行python

-
raspberrypi 開啟另一個terminal執行程式 在terminal輸入： lxterminal -e python3 demo.py 參考自： https://www.raspberrypi.org/forums/viewtopic.php?t=65607 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- raspberrypi 開機自動執行程式 在terminal中輸入以下指令，開啟檔案： sudo nano /etc/rc.local 以下是加入執行python程式 #!/bin/sh -e # # rc.local # # This script is executed at the end of each multiuser runlevel. # Make sure that the script will "exit 0" on success or any other # value on error. # # In order to enable or disable this script just change the execution # bits. # # By default this script does nothing. # Print the IP address _IP=$(hostname -I) || true if [ "$_IP" ]; then    printf "My IP address is %s\n" "$_IP" fi sudo python /home/pi/demo.py  <==加入在這邊 exit 0 參考自： http://dirtypig8.blogspot.tw/2016/12/python.html#!/tcmbck
閱讀完整內容

python nn 聲音辨識 -1 傅立葉轉換

-
辨識環境聲音判斷出這是甚麼聲音 主要想法是用頻域赫茲分布做判斷 首先先錄三種聲音的聲音檔，我每一種聲音重複錄製九個sample，所以有27個wav檔 讀取wav檔案，作正規劃處理，在做傅立葉轉換 一開始由於自己做的fft_domyself() function跟其他聲音處理軟體做出來的不一樣，數值非常小，之後找到有內建的spectrogram() function，使用也是數值很小，最後才想到要20log()，但由於內建的覺得不適合自由調整，所以還是修改自己的function。 import matplotlib.pyplot as plt from scipy.fftpack import fft from scipy.io import wavfile # get the api import numpy as np from scipy import signal import math import pyaudio import wave import time #buf=[] #讀入單一檔案測試 def init(): fs, data = wavfile.read('0106.wav') # load the data b=[(ele/2**16.) for ele in data] # this is 16-bit track, b is now normalized on [-1,1) c = fft(b) # calculate fourier transform (complex numbers list) d = len(c)/2 # you only need half of the fft list (real signal symmetry) plt.subplot(211) plt.plot(b,'b') plt.title('time line') plt.subplot(212) plt.plot(abs(c[:(d-1)]),'r') plt.title('fft') plt.show() return fs, b #取樣率 dat...
閱讀完整內容