最近学习libtorch（pytorch的c++版本）。
开发环境介绍：
-1.1 windows10;-1.2 Microsoft Visual Studio 2017社区版；-1.3 libTorch: libtorch-win-shared-with-deps-1.9.0+cu102.zip-1.4 cuda: cuda_10.2.89_441.22_win10.exe-1.5 cudnn: cudnn-10.2-windows10-x64-v7.6.5.32.7z
LibTorch、cuda配置按照官方进行： https://pytorch.org/get-started/locally/
c++14测试ok
#include<iostream>
进入python编译环境，输入一下代码，如果结果是True，表示GPU可用 import tensorflow as tf print(tf.test.is_
官方给出的是CPU： """Exports a YOLOv5 .pt model to ONNX and TorchScript formats
安装好CUDA和cuDNN之后好不好用呢？当然要测试一下： > 代码思想部分来源于几大开源模型源代码，还没有仔细写，以后有时间再补充完整吧 一、输出本机的配置
![在这里插入图片描述][20201026133356480.png_pic_center] 题目： > 实现一个算法，确定一个字符串 s 的所有字符是否全都不同。 示例
使用pytorch，可以使用如下语句查询GPU是否可用： import torch print(torch.__version__) 查看tor
import torch flag = torch.cuda.is_available() print(flag) ngpu= 1
查看tf版本 print(tf.__version__) 判断CUDA是否可用： tf.test.is_built_with_cuda() 
r囧r小猫
迷南。
港控/mmm°
还没有评论，来说两句吧...