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Darknet框架分析(一)

Darknet简介：darknet【https：//pjreddie.com/darknet/】是一个较为轻型的完全基于C与CUDA的开源深度学习框架，其主要特点就是容易安装，没有任何依赖项（OpenCV都可以不用），移植性非常好，支持CPU与GPU两种计算方式。

darknet是一个较为轻型的完全基于C与CUDA的开源深度学习框架，其主要特点就是容易安装，没有任何依赖项（OpenCV都可以不用），移植性非常好，支持CPU与GPU两种计算方式。

cspdarknet53属于cnn。Darknet 是一个用 C 和 CUDA 编写的开源神经网络框架。YOLOv4 使用 CSPDarknet53 CNN，这意味着它的目标检测主干使用了 Darknet53，共有 53 个卷积层。

相关问答

Q1: 怎么查看电脑上cudnn的版本

1、打开NVIDIA控制面板 不过我看NVIDIA官网上CUDA1的版本没有对应的cuDNN4版本，应该是高于cuDNN4？记得安装MSVC编译器！如果需要这几个版本的cuDNN的话，可以看网盘，虽然百度盘...但是。。

2、Ubuntu社团按照Ubuntu宣言里所铭记的思想而组建。该版本采用 0 版本的 Linux 内核，增加 Realtek RTL8192CU and RTL8188CU WiFi 驱动以及支持 rt53xx 无线芯片组。

3、看命令的第一行，直接把cudnn.h复制到cuda-1的安装目录下。

4、命令行下输入mysql --help如果是输出一串帮助提示的话，那么就是安装好了的。没有的话就是没安装好。

5、许多同学误以为PyTorch和TensorFlow一样，运行时需要本机环境内的CUDA和CuDNN支持，但其实在一台没有安装CUDA的环境中按照官网的指南安装PyTorch也是可以正常在GPU上运行的。

Q2: cudnn安装问题求助

1、看命令的第一行，直接把cudnn.h复制到cuda-1的安装目录下。

2、cudnn官网地址，直接寻找并下载5版本的cudnn。下载完后应该是两个文件。打开cuda.exe进行安装，可能会出现提示，选择OK即可。同意并继续。这里我们选择【自定义】，然后下一步。

3、首先到官网下载cudnn：Nvidia官网cudnn 选择下载版本时要注意和Cuda版本匹配（这里下载的是cudnn-for-cuda-0-windows7-x64-v1）。

Q3: 使用tensorflow为什么要安装cuda,cudnn?

1、CUDA Toolkit本身包括了显卡驱动，所以可以不用另外重复安装。

2、CUDA是C语言在GPU编程上的的拓展包，CUDNN是封装了卷积等算子的库，不是一个层面的东西。

3、许多同学误以为PyTorch和TensorFlow一样，运行时需要本机环境内的CUDA和CuDNN支持，但其实在一台没有安装CUDA的环境中按照官网的指南安装PyTorch也是可以正常在GPU上运行的。

4、NVIDIA cuDNN是用于深度神经网络的gpu加速库，可以集成到更高级别的机器学习框架中，如Tensorflow、caffe。tensorflow-gpu是tensorflow的gpu版本，但是它必须通过 cuda 和 cudnn 来调用电脑的 gpu。

5、tf没有gpu，报错outofrange需要安装对应的cudnn和cudatoolkit依赖。在解决问题前检查一下tensorflow是否只能检查到CPU，而无法检查到GPU，而非无法调用GPU。

6、首先说为什么要安装CUDA和cuDNN，关于采用GPU计算比CPU有速度有多少提升的benchmark找找就有，这次重点是怎么让tensorflow充分用的 上GTX1080能力。

Q4: 笔记本1650显卡初始驱动

英伟达GTX1650驱动是英伟达为旗下GTX1650鸡血安装驱动的工具，通过安装这个驱动，我们也就能够充分地利用显卡图形和其计算能力让画面更加流畅，自然逼真。

这是由于显卡驱动不兼导致的可以用电脑自带的设备管理器来更新驱动方法如下1首先，在桌面上找到“这台电脑”图标，然后右键单击点击它，就会弹出一个菜单在菜单中，选择项目“属性”2在属性窗口中，找到并。

因此显卡1650最好的驱动版本是5107版本。安装5107版本的驱动步骤如下：下载插件，本次以360安全浏览器插件为例，解压文件后会看到一个crx格式的文件。七彩虹1650s驱动4717版本好。

Q5: cudnn和cuda的关系

1、可以看作是深度学习框架依赖于cuDNN - cuDNN依赖于CUDA - CUDA依赖于GPU。

2、ubuntu104 64位的cudnn0版本。CUDA (Compute Unified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。

3、因为cuda，cudnn，NVIDIA显卡驱动是存在关联的，所以选择cuda版本的时候需要考虑两个方面。第一个方面：你的项目需要什么版本的cuda；第二个方面：当你选择了你项目要求的cuda版本之后，要确保你的显卡驱动支持你的cuda版本。

4、许多同学误以为PyTorch和TensorFlow一样，运行时需要本机环境内的CUDA和CuDNN支持，但其实在一台没有安装CUDA的环境中按照官网的指南安装PyTorch也是可以正常在GPU上运行的。

5、CUDA是NVIDIA开发的并行计算平台和编程模型，它可以加速GPU计算。cuDNN是NVIDIA提供的深度学习库，用于加速深度学习计算。安装CUDA你可以在NVIDIA官网上下载CUDA的最新版本。下载完成后，运行安装程序并按照提示操作。

6、cudaa是英伟达的技术，主要用于深度学习功能，打造人工智能AI的。GPU加速是很宽泛的，比如网上看视频，可以选择硬件（GPU）加速，让显卡来代替CPU计算视频音频信息，可以极大降低CPU负载。

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