


So richten Sie das Nvidia TAO Toolkit auf dem Kaggle Notebook ein
Oct 17, 2024 pm 02:23 PMEinführung
Die Aktionserkennung spielt eine entscheidende Rolle bei der Erm?glichung von Anwendungen wie Videoüberwachung, Sportanalysen und Gestenerkennung. Die Nutzung vorab trainierter Modelle mit dem TAO Toolkit von NVIDIA erleichtert das effiziente Training leistungsstarker Aktionserkennungsmodelle.
TAO Toolkit kann mit Docker oder NGC CLI eingerichtet werden. Da wir am Kaggle Notebook arbeiten werden, werden wir die NGC CLI verwenden, da die Kaggle Notebook-Umgebung Docker nicht unterstützt.
Hinweis: Kaggle Notebooks unterstützen Docker aufgrund von Sicherheitsbedenken, Ressourcenmanagement und der Bereitstellung vorkonfigurierter Umgebungen für vereinfachte Arbeitsabl?ufe nicht.
Installationsschritte:
1. Abh?ngigkeiten installieren
Installieren Sie zun?chst nvidia-pyindex, einen Repository-Manager für die Python-basierten Tools von NVIDIA, der den Installationsprozess für das TAO Toolkit und zugeh?rige Komponenten vereinfacht.
!pip install nvidia-pyindex
2. Installieren Sie das Nvidia TAO Toolkit und NGC-CLI
Das Nvidia TAO Toolkit enth?lt eine Sammlung vorab trainierter Modelle für verschiedene Aufgaben wie Objekterkennung, Klassifizierung, Segmentierung und Aktionserkennung.
!pip install nvidia-tao
Als n?chstes installieren Sie die NGC-CLI (NVIDIA GPU Cloud Command Line Interface), die mit dem NGC-Katalog von NVIDIA interagiert, um vorab trainierte Modelle zu verwalten.
!wget -O ngccli_linux.zip https://ngc.nvidia.com/downloads/ngccli_linux.zip !unzip ngccli_linux.zip
3. Erstellen Sie ein NGC-Konto
Registrieren Sie sich für ein Konto im Nvidia NGC-Katalog, um auf die TAO-Toolkit-Modelle zuzugreifen. Nach der Registrierung k?nnen Sie sich über die NGC-CLI mit Ihrem API-Schlüssel authentifizieren, um die gewünschten Modelle herunterzuladen.
Gehen Sie zun?chst zu https://catalog.ngc.nvidia.com/ und registrieren Sie sich im rechten Menü für ein kostenloses Konto.
Sobald Sie angemeldet sind, gehen Sie im rechten Dropdown-Menü zum Abschnitt Einrichtung und klicken Sie auf Pers?nlichen Schlüssel generieren.
4. Konfigurieren Sie die NGC-CLI
Richten Sie Ihre Umgebung mit den folgenden Befehlen für die Authentifizierung bei NGC ein. Bewahren Sie Ihren API-Schlüssel sicher auf.
!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
Wenn Sie die Ausgabe unten sehen, ist Ihre Einrichtung abgeschlossen. Hurra!!??
Nachdem die NGC-CLI konfiguriert ist, k?nnen Sie die verfügbaren Modelle auflisten:
!ngc-cli/ngc registry model list
Wenn Sie ein bestimmtes Modell herunterladen m?chten, k?nnen Sie dies tun, indem Sie den folgenden Befehl ausführen
!ngc-cli/ngc registry model download-version "nvidia/tao/actionrecognitionnet:deployable_onnx_v2.0"
Hier habe ich das ActionRecognitionNet-Modell heruntergeladen. Das Modell wird im .onnx-Format heruntergeladen.
Indem Sie die oben genannten Schritte ausführen, haben Sie das TAO Toolkit auf Kaggle Notebook eingerichtet. Jetzt k?nnen Sie ganz einfach damit beginnen, die Welt der leistungsstarken Computer Vision zu erkunden.
Viel Spa? beim Programmieren!??
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo richten Sie das Nvidia TAO Toolkit auf dem Kaggle Notebook ein. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Um einen benutzerdefinierten Iterator zu implementieren, müssen Sie die Methoden __iter__ und __next__ in der Klasse definieren. ① Die __iter__ -Methode gibt das Iteratorobjekt selbst, normalerweise selbst, um mit iterativen Umgebungen wie für Schleifen kompatibel zu sein. ② Die __Next__ -Methode steuert den Wert jeder Iteration, gibt das n?chste Element in der Sequenz zurück, und wenn es keine weiteren Elemente mehr gibt, sollte die Ausnahme der Stopperation geworfen werden. ③ Der Status muss korrekt nachverfolgt werden und die Beendigungsbedingungen müssen festgelegt werden, um unendliche Schleifen zu vermeiden. ④ Komplexe Logik wie Filterung von Dateizeilen und achten Sie auf die Reinigung der Ressourcen und die Speicherverwaltung; ⑤ Für eine einfache Logik k?nnen Sie stattdessen die Funktionsertrags für Generator verwenden, müssen jedoch eine geeignete Methode basierend auf dem spezifischen Szenario ausw?hlen.

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