компьютерное зрение с оборудованием, отличным от nvidia

Question

Моя проблема началась, когда я обучал свою модель SSD с помощью инфраструктуры MXNet, как здесь: https://github.com/zhreshold/mxnet-ssd У меня была эта ошибка:

File "/usr/lib/python2.7/ctypes/__init__.py", line 362, in __init__ 
self._handle = _dlopen(self._name, mode) OSError: libcudart.so.8.0: cannot 
open shared object file: No such file or directory

Поиск решения приводит меня к установке "Cuda""который я выяснил позже, что он просто поддерживается видеокартой NVidia.до сих пор я не уверен в своем заключении и насколько это верно, у меня нет карты NVidia, мой компьютер очень простой Dell - Core i3 с картой Intel® HD.

• Если это правда, что мне делать, чтобы запустить мой код?Я нашел это альтернативное решение: Эмулятор графического процессора для программирования CUDA без аппаратного обеспечения , и я также прочитал это: Можно ли запустить CUDA на встроенном графическом процессоре Intel?

• Если это не связано с этим, в чем проблема?

Извините за мои предельные знания, я буду признателен за любые предложения и описания.

С нетерпением жду ответов.

С уважением.

Answer 1

docker pull daviddocker78: mxnet-ssd: gpu_0.12.0_cuda9

Автор использует gpu-docker для своего развертывания.Так что вам нужна карта NVIDIA.По моему опыту, попытка эмулировать аппаратное обеспечение, а не покупать его, всегда приводит к мучительной боли.Ваше время ограничено, так что СТОП то, что вы пытаетесь, - лучший выбор.

Полагаю, вы пытаетесь обнаружить объект.Тогда почему бы вам не попробовать yolo yolo .Это современное обнаружение объектов, и сверх того это очень быстро.Даже на процессоре вы можете достичь 2-3 кадров в секунду.