运城市盐湖区姚孟精诚网站开发中心,电商平台推广员是做什么的,北京王府井附近景点攻略,以网站内容建设和运维为主使用PPLCNet模型对车辆属性进行识别 1. 配置PaddlePaddle，PaddleClas环境1.1 安装PaddlePaddle（1）创建 docker 容器（2）退出/进入 docker 容器（3） 安装验证1.2 安装python3.8（可选）1.3 安装 PaddleClas2. 模型推理2.1 下载官方提供的车辆属性模型2.2 基于 Python 预测引… 使用PPLCNet模型对车辆属性进行识别 1. 配置PaddlePaddle，PaddleClas环境1.1 安装PaddlePaddle（1）创建 docker 容器（2）退出/进入 docker 容器（3） 安装验证 1.2 安装python3.8（可选）1.3 安装 PaddleClas 2. 模型推理2.1 下载官方提供的车辆属性模型2.2 基于 Python 预测引擎推理 1. 配置PaddlePaddle，PaddleClas环境
官网: 手动配置PaddlePaddle, PaddleClas环境
1.1 安装PaddlePaddle
（1）创建 docker 容器
PaddleClas要求 PaddlePaddle版本 =2.3，以下命令创建一个名为paddle-clas-gpu的 Docker容器，并将当前工作目录映射到容器内的 /paddle 目录。
#对于 GPU 用户
$ sudo nvidia-docker run --name paddle-clas-gpu -v $PWD:/paddle --shm-size=8G --network=host -it registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.3.0-gpu-cuda10.2-cudnn7 /bin/bash安装其他版本的paddle: Linux 下的 Docker 安装 本文安装的是 registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.4.2-gpu-cuda11.2-cudnn8.2-trt8.0
（2）退出/进入 docker 容器
使用组合键 Ctrl + P + Q 退出当前容器，同时不关闭该容器； 如需再次进入容器，可使用下述命令：
