Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Bagaimana untuk menyediakan Kit Alat Nvidia TAO pada Buku Nota Kaggle

Bagaimana untuk menyediakan Kit Alat Nvidia TAO pada Buku Nota Kaggle

Oct 17, 2024 pm 02:23 PM

pengenalan

Pengiktirafan tindakan memainkan peranan penting dalam mendayakan aplikasi seperti pengawasan video, analisis sukan dan pengecaman gerak isyarat. Memanfaatkan model pra-latihan dengan TAO Toolkit NVIDIA memudahkan untuk melatih model pengecaman tindakan berprestasi tinggi dengan cekap.

Tao Toolkit boleh disediakan menggunakan docker atau NGC CLI. Memandangkan kami akan mengusahakan Kaggle Notebook, kami akan menggunakan NGC CLI, kerana persekitaran Kaggle Notebook tidak menyokong docker.

Nota: Buku Nota Kaggle tidak menyokong Docker kerana kebimbangan keselamatan, pengurusan sumber dan penyediaan persekitaran yang diprakonfigurasikan untuk aliran kerja yang dipermudahkan.

Langkah Pemasangan:

1. Pasang kebergantungan

Mula-mula, pasang nvidia-pyindex, pengurus repositori untuk alatan berasaskan Python NVIDIA yang memudahkan proses pemasangan untuk Kit Alat TAO dan komponen yang berkaitan.

!pip install nvidia-pyindex
Salin selepas log masuk

2. Pasang Nvidia TAO Toolkit dan NGC-CLI

Kit Alat Nvidia TAO mengandungi koleksi model terlatih untuk pelbagai tugas seperti pengesanan objek, pengelasan, pembahagian dan pengecaman tindakan.

!pip install nvidia-tao
Salin selepas log masuk

Seterusnya, pasang NGC-CLI (Antara Muka Barisan Perintah Awan GPU NVIDIA), yang berinteraksi dengan katalog NGC NVIDIA untuk mengurus model pra-latihan.

!wget -O ngccli_linux.zip https://ngc.nvidia.com/downloads/ngccli_linux.zip
!unzip ngccli_linux.zip
Salin selepas log masuk

3. Buat akaun NGC

Daftar akaun pada katalog Nvidia NGC untuk mengakses model kit alat TAO. Setelah didaftarkan, anda boleh membuat pengesahan melalui NGC CLI menggunakan kunci API anda untuk memuat turun model yang diingini.

Pertama, pergi ke https://catalog.ngc.nvidia.com/ dan daftar untuk mendapatkan akaun percuma dari menu yang betul.

How to setup the Nvidia TAO Toolkit on Kaggle Notebook

Setelah log masuk, pergi ke bahagian Persediaan dari menu lungsur kanan dan klik pada Jana Kunci Peribadi.

How to setup the Nvidia TAO Toolkit on Kaggle Notebook

4. Konfigurasikan NGC CLI

Sediakan persekitaran anda untuk mengesahkan dengan NGC menggunakan arahan berikut. Pastikan kunci API anda selamat.

!chmod u+x ngc-cli/ngc
Salin selepas log masuk
import os

# Declaring the input arguments as environment variables. 
# This way we can directly pass the arguments during cell runtime to any command request in the Kaggle notebook.

os.environ['API_KEY'] = 'your_api_key'
os.environ['TYPE'] = 'ascii'
os.environ['ORG'] = '0514167173176982'
os.environ['TEAM'] = 'no-team'
os.environ['ACE'] = 'no-ace'
Salin selepas log masuk
# Passing the input arguments to the config command
!echo -e "$API_KEY\n$TYPE\n$ORG\n$TEAM\n$ACE" | ngc-cli/ngc config set
Salin selepas log masuk

Jika anda melihat output di bawah, persediaan anda telah selesai. Hore!!??

How to setup the Nvidia TAO Toolkit on Kaggle Notebook

Sekarang NGC CLI dikonfigurasikan, anda boleh menyenaraikan model yang tersedia:

!ngc-cli/ngc registry model list
Salin selepas log masuk

Jika anda ingin memuat turun mana-mana model tertentu, anda boleh melakukannya dengan menjalankan arahan berikut

!ngc-cli/ngc registry model download-version "nvidia/tao/actionrecognitionnet:deployable_onnx_v2.0"
Salin selepas log masuk

Di sini saya telah memuat turun model ActionRecognitionNet. Model akan dimuat turun dalam format .onnx.

Dengan mengikut langkah di atas, anda telah menyediakan Kit Alat TAO pada Buku Nota Kaggle. Kini anda boleh mula meneroka dunia penglihatan komputer berprestasi tinggi dengan mudah.

Selamat Pengekodan!??

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk menyediakan Kit Alat Nvidia TAO pada Buku Nota Kaggle. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

<🎜>: Bubble Gum Simulator Infinity - Cara Mendapatkan dan Menggunakan Kekunci Diraja
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Nordhold: Sistem Fusion, dijelaskan
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Mandragora: Whispers of the Witch Tree - Cara Membuka Kunci Cangkuk Bergelut
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Tutorial Java
1672
14
Tutorial PHP
1276
29
Tutorial C#
1256
24
Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi? Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi? Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Python vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python vs C: Memahami perbezaan utama Python vs C: Memahami perbezaan utama Apr 21, 2025 am 12:18 AM

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array? Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array? Apr 27, 2025 am 12:03 AM

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Apr 16, 2025 am 12:14 AM

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinci Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinci Apr 19, 2025 am 12:15 AM

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Python untuk Pembangunan Web: Aplikasi Utama Python untuk Pembangunan Web: Aplikasi Utama Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

See all articles