详细的解释了GStreamer在Nvidia Deepstream中的使用。这个是Nvidia的官方文档。

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将NVIDIA GPU利用率记录到文件的示例 此存储库包含一些小代码示例，这些示例说明如何使用nvidia-smi将GPU使用率记录到CSV文件中，以及如何使用python脚本来绘制结果。 使用脚本log_gpu_utilization.sh开始记录gpu利用率。 通过按CTRL+C退出日志记录。 要显示GPU利用率，请运行脚本plot_nvidia_dump.py ： $ python plot_nvidia_dump.py gpu_log_[timestamp].csv 您可以通过提供GPU的整数ID来过滤掉GPU。 为了通过这些ID过滤器，可使用--filter-ids命令行参数plot_nvidia_dump.py ： $ python plot_nvidia_dump.py gpu_log_[timestamp].csv --filter-ids 6 仅显示ID为6的GPU

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Dorefa网 的pytorch实施 .The代码的灵感来自和 。 要求 python> 3.5 火炬> = 1.1.0 火炬视觉> = 0.4.0 每晚，未来（用于张量板） nvidia-dali> = 0.12（更快的 ） Cifar-10精度 从头开始训练量化模型 模型 W_位 一点点 加速器 网路18 32 32 94.71％ 网路18 4 4 94.36％ 网路18 1个 4 93.87％ ImageNet精度 从头开始训练量化模型 模型 W_位 一点点 前1名 前5 网路18 32 32 69.80％ 89.32％ 网路18 4 4 66.60％ 87.15％ 用法 下载ImageNet数据集并将验证图像移动到带标签的子文件夹中。为此，您可以使用以下 训练模型 python3 cifar_train_eval.py pyt

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