


Bagaimana untuk menyediakan Kit Alat Nvidia TAO pada Buku Nota Kaggle
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
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
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
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.
Setelah log masuk, pergi ke bahagian Persediaan dari menu lungsur kanan dan klik pada Jana Kunci Peribadi.
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
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'
# 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
Jika anda melihat output di bawah, persediaan anda telah selesai. Hore!!??
Sekarang NGC CLI dikonfigurasikan, anda boleh menyenaraikan model yang tersedia:
!ngc-cli/ngc registry model list
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"
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!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

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

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











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.

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 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 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.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

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.

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.

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
