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该软件包为PaddlePaddle GPU 2.0.0,适用于Python 3.6环境,运行在Linux AArch64架构上。

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简介:
jetson nano、tx1以及tx2的Paddle安装包

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  • Anaconda与Python 3.6
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    本篇文章主要介绍如何在Anaconda环境下搭建和管理Python 3.6的开发环境,包括安装步骤、虚拟环境配置及常用包的使用。 此压缩包适用于anaconda4.8+python3.6环境下的运行环境,主要解决使用from PyQt5 import QtCore时出现“ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块”错误的问题。其他Python版本可能会不兼容,请谨慎下载。
  • JDK-17-Linux-AArch64Linux ARM的JDK 17安装
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    本简介提供关于JDK-17-Linux-AArch64的概要信息,即针对运行在ARM架构上的Linux操作系统的Java开发工具包(JDK)版本17的安装包。该版本优化了性能并修复了安全漏洞,适用于开发者及企业用户。 **Java Development Kit (JDK) 17 for Linux on AArch64 Architecture** JDK 是Oracle公司发布的用于开发和运行Java应用程序的重要工具集。版本17是Java的一个长期支持(LTS)版本,这意味着它将获得更长时间的安全更新和支持,对于企业和生产环境来说特别重要。此次我们关注的是JDK 17针对Linux平台的AArch64架构的版本,这是一个为高性能计算和移动设备设计的64位指令集。 **AArch64架构** AArch64是ARM架构的64位模式,提供了增强的性能和内存管理能力,广泛应用于服务器、数据中心、嵌入式设备和高性能计算领域。国产操作系统通常支持AArch64架构,以满足对本地化和自主可控软件环境的需求。 **适配信创环境** 信创适配是指软件产品适应我国信息技术创新(简称信创)环境的过程。信创旨在推动国内信息技术产业的发展,降低对外依赖,提升国家信息安全。JDK 17的这个版本经过了与国产操作系统的兼容性测试和优化,确保在这些平台上能够稳定运行,为国内的开发者和企业提供可靠的Java开发和运行环境。 **安装JDK 17 on Linux AArch64** 1. **下载安装包**: 需要从官方或授权源下载适用于AArch64架构的JDK 17 Linux版安装包。 2. **解压文件**: 使用`tar`命令来解压下载的压缩文件,例如: ``` tar -zxvf jdk17_linux_arm架构java环境安装包 ``` 3. **配置环境变量**: 解压后,需要将JDK路径添加到系统的PATH环境变量中。这通常在`.bashrc`或`.bash_profile`文件中进行,如下所示: ```shell export JAVA_HOME=pathtojdk17 export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH ``` 4. **激活修改**: 保存并关闭文件后运行以下命令使修改生效: ``` source ~/.bashrc 或 source ~/.bash_profile ``` 5. **验证安装**: 运行`java -version`和`javac -version`命令,确认Java运行时和编译器已正确安装。 **使用JDK 17的新特性** JDK 17引入了一些新功能和改进,包括: - **密封类(Sealed Classes)**: 提高代码的封装性和安全性。 - **记录类(Record Classes)**: 自动实现数据类的方法,简化编程工作量。 - **Pattern Matching for instanceof**: 改进类型检查,使代码更加简洁、安全。 - **开关表达式增强**:允许更多的控制流结构。 - **内存池改进**: 提高垃圾回收效率和内存管理。 了解并利用这些特性可以提升开发效率,并保持代码的现代性和可维护性。 JDK 17 Linux AArch64版本为满足国内信创环境需求而设计,提供了一套强大且稳定的Java开发与运行平台。通过适当的安装和配置,开发者能够充分利用其功能,为国产操作系统构建高效、安全的应用程序。
  • SWT LinuxJAR
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    本文章介绍了如何在Linux系统中基于SWT(Standard Widget Toolkit)框架下成功运行Java编译产生的JAR文件,详细阐述了所需环境配置和步骤。适合Java开发者参考学习。 在SWT Linux环境下运行jar包的方法如下:首先确保已经安装了Java环境,并且配置好了JAVA_HOME和PATH变量;然后将jar文件放置到指定目录下;最后通过命令行输入“java -jar yourfile.jar”来执行程序,其中yourfile需要替换为实际的jar文件名。
  • Qtaarch64-linux-gnu下成功交叉编译并Zynq UltraScale+ MPSoC
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    本项目展示了如何在aarch64-linux-gnu环境中对Qt进行有效的交叉编译,并成功地将其部署和运行于Xilinx Zynq UltraScale+ MPSoC平台,为嵌入式系统开发提供了宝贵的经验和技术支持。 Qt交叉编译后在aarch64-linux-gnu环境下成功运行于Zynq UltraScale+MPSoC上。整个过程详细记录了每一步的验证步骤,包括Qt编译后的文件、最终工程源码以及解决过程中遇到的各种不常见错误。此外,还添加了一个软键盘,并解决了其背景全黑及中英文显示问题。最后展示了在板子上运行的Qt界面效果。
  • Linux配置Selenium方法
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    本教程详细介绍如何在Linux系统中搭建Selenium测试环境,并提供运行示例脚本的方法。 在Linux中使用Selenium 1. 安装Chrome浏览器 可以通过以下命令安装Google Chrome: ```shell yum install https://dl.google.com/linux/direct/google-chrome-stable_current_x86_64.rpm ``` 或者先下载到本地,再进行安装: ```shell wget https://dl.google.com/linux/direct/google-chrome-stable_current_x86_64.rpm yum install google-chrome-stable_current_x86_64.rpm ``` 完成以上步骤后,请确保已成功安装Google Chrome浏览器。
  • LinuxPython海康威视SDK
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    本教程详细介绍如何在Linux操作系统中配置环境并使用Python语言调用海康威视SDK包,实现视频监控系统的开发和集成。 在Linux环境下使用Python调用海康威视SDK包需要先安装相应的开发环境,并确保已正确配置好所需的库文件路径。接下来可以通过导入相关模块来实现对摄像头等设备的控制功能,具体操作可以参考官方文档或示例代码进行学习和实践。
  • paddlepaddle-2.5.0rc1-cp37-cp37m-linux-aarch64.whl
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    这是PaddlePaddle深度学习框架版本2.5.0的候选发布版(rc1),适用于Python 3.7环境,针对Linux系统的ARM64架构编译的二进制安装包。 在aarch64环境下编译Paddle 2.5.0版本并成功安装。使用以下步骤在公司的鲲鹏服务器上进行: 1. 安装CMake: ``` wget https://github.com/Kitware/CMake/releases/download/v3.16.8/cmake-3.16.8.tar.gz tar -xzf cmake-3.16.8.tar.gz && cd cmake-3.16.8 ./bootstrap && make && sudo make install ``` 2. 安装Patchelf: ``` git clone https://github.com/NixOS/patchelf cd patchelf ./bootstrap.sh ./configure make make check sudo make install ``` 3. 编译安装Paddle: ``` git clone https://github.com/PaddlePaddle/Paddle.git cd Paddle git checkout v2.5.0-rc1 mkdir build && cd build ```
  • 若要将 Python 项目打 exe 文以便Python 的电脑(.zip)
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    本文介绍了如何使用PyInstaller等工具将Python项目打包成exe文件,使得程序可以在没有安装Python环境的计算机上直接运行。同时提供.zip格式下载方便用户获取相关资源和示例代码。 如果你打算用 Python 开发一个项目,并将其打包成 exe 文件以便在不具备 Python 环境的电脑上运行的话,你希望最终生成的应用程序目录结构整洁且不包含任何多余的依赖文件。此外,在发现错误时能够直接修改内部代码而无需重新进行打包和发布。 软件开发设计涵盖应用软件、系统软件以及移动应用等多个方面,并涉及 C++、Java、Python 等多种编程语言的项目开发与学习资料。 硬件与设备领域包括单片机技术、EDA 设计工具(如 Proteus)、RTOS 实时操作系统,以及其他计算机硬件和服务器等专业设备。此外,该范畴还包含了网络通信中使用的各种移动终端及相关配件。 在操作系统方面,则有 Linux 操作系统及其衍生版本(例如 Raspberry Pi),以及 Android 移动平台的操作环境;同时也有针对特定应用场景的微机、网络及分布式计算系统的相关研究与开发工作。嵌入式和智能设备的操作系统也是这一领域的关注重点之一。 在网络通信领域,它整合了计算机科学、电子工程等多个学科的知识体系,主要探讨数据传输技术、信号处理算法以及各种通讯协议等核心问题,并且涵盖到硬件层面的实现细节。 云计算及大数据技术方面,则侧重于云服务平台架构的设计与优化;同时也会涉及到如何利用先进的分析工具来挖掘海量信息的价值。人工智能和机器学习是这一领域的重要组成部分,它们为解决复杂的数据密集型任务提供了强大的支持手段。
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    简介:本章节探讨了软件的运行环境,涵盖了操作系统、硬件要求及兼容性等方面的知识,旨在帮助读者了解如何选择和配置适当的系统资源以确保软件正常运行。 .NET Framework 是由 Microsoft 创建的一种全面且一致的编程模型,用于开发具有视觉吸引力、安全通信及业务流程建模能力的应用程序。.NET Framework 4 版本可以与之前的版本并行运行,默认情况下基于早期版本的应用程序将继续在目标版本上正常工作。
  • numpy-gpu:利CopperheadNVIDIA GPUnumpy
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    numpy-gpu项目旨在通过Copperhead库将numpy代码迁移至NVIDIA GPU上执行,显著提升大规模数值计算任务性能。 在 NVIDIA GPU 上使用 numpy(通过 Copperhead)。部署:CUDNN 4.8 CUDA 6.5 为了使它工作,我必须: 将铜头源代码中 move() 函数的所有用法更改为 std::move() 以避免与 boost::move() 混淆; 在 cuda 或 thrust 包含文件中删除对 GCC 版本的限制; 在 Copperhead 源码中的某处添加对 Thrust 重新标记的包含。 安装: 首先,安装 CUDA 6.5,然后: (使用 virtualenv 简而言之;源 nutshellbinactivate) pip 安装 numpy codepy cd copperhead python setup.py build python setup.py install 或者如果您信任它:source setup.sh 用 GPU 测试 numpy: cd copperhead 样品