Kaggle Notebook에서 Nvidia TAO 툴킷을 설정하는 방법
소개
동작 인식은 비디오 감시, 스포츠 분석, 동작 인식과 같은 애플리케이션을 구현하는 데 중요한 역할을 합니다. NVIDIA의 TAO 툴킷으로 사전 훈련된 모델을 활용하면 고성능 동작 인식 모델을 더 쉽고 효율적으로 훈련할 수 있습니다.
TAO 툴킷은 docker 또는 NGC CLI를 사용하여 설정할 수 있습니다. Kaggle Notebook을 작업할 예정이므로 Kaggle Notebook 환경은 docker를 지원하지 않으므로 NGC CLI를 사용하겠습니다.
참고: Kaggle Notebooks는 보안 문제, 리소스 관리 및 단순화된 워크플로를 위한 사전 구성된 환경 제공으로 인해 Docker를 지원하지 않습니다.
설치 단계:
1. 종속성 설치
먼저 TAO 툴킷 및 관련 구성 요소의 설치 프로세스를 단순화하는 NVIDIA의 Python 기반 도구용 저장소 관리자인 nvidia-pyindex를 설치합니다.
!pip install nvidia-pyindex
2. Nvidia TAO 툴킷 및 NGC-CLI 설치
Nvidia TAO 툴킷에는 객체 감지, 분류, 분할, 동작 인식 등 다양한 작업을 위해 사전 훈련된 모델 모음이 포함되어 있습니다.
!pip install nvidia-tao
다음으로 NVIDIA의 NGC 카탈로그와 상호작용하여 사전 훈련된 모델을 관리하는 NGC-CLI(NVIDIA GPU 클라우드 명령줄 인터페이스)를 설치하세요.
!wget -O ngccli_linux.zip https://ngc.nvidia.com/downloads/ngccli_linux.zip !unzip ngccli_linux.zip
3. NGC 계정 만들기
TAO 툴킷 모델에 액세스하려면 Nvidia NGC 카탈로그에 계정을 등록하세요. 등록한 후에는 API 키를 사용하여 NGC CLI를 통해 인증하여 원하는 모델을 다운로드할 수 있습니다.
먼저 https://catalog.ngc.nvidia.com/에 접속해 오른쪽 메뉴에서 무료 계정을 가입하세요.
로그인한 후 오른쪽 드롭다운 메뉴에서 설정 섹션으로 이동하여 개인 키 생성을 클릭하세요.
4. NGC CLI 구성
다음 명령을 사용하여 NGC를 인증할 수 있는 환경을 설정하세요. API 키를 안전하게 보관하세요.
!chmod u+x ngc-cli/ngc
import os # Declaring the input arguments as environment variables. # This way we can directly pass the arguments during cell runtime to any command request in the Kaggle notebook. os.environ['API_KEY'] = 'your_api_key' os.environ['TYPE'] = 'ascii' os.environ['ORG'] = '0514167173176982' os.environ['TEAM'] = 'no-team' os.environ['ACE'] = 'no-ace'
# Passing the input arguments to the config command !echo -e "$API_KEY\n$TYPE\n$ORG\n$TEAM\n$ACE" | ngc-cli/ngc config set
아래 출력이 보이면 설정이 완료된 것입니다. 만세!!??
이제 NGC CLI가 구성되었으므로 사용 가능한 모델을 나열할 수 있습니다.
!ngc-cli/ngc registry model list
특정 모델을 다운로드하려면 다음 명령을 실행하면 됩니다
!ngc-cli/ngc registry model download-version "nvidia/tao/actionrecognitionnet:deployable_onnx_v2.0"
여기에서 ActionRecognitionNet 모델을 다운로드했습니다. 모델은 .onnx 형식으로 다운로드됩니다.
위 단계에 따라 Kaggle Notebook에 TAO 툴킷을 설정했습니다. 이제 고성능 컴퓨터 비전의 세계를 쉽게 탐색할 수 있습니다.
즐거운 코딩 되세요!??
위 내용은 Kaggle Notebook에서 Nvidia TAO 툴킷을 설정하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

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Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
