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3、通过自动分割转换和拼接视频帧,减少了將视频中的人脸转换为单个按钮过程的任务

FakeApp依赖于神经网络,这种网络的训练成本非常高尽管它们有成本,但训练神经网络的过程是高度可并行的出于这个原因,大多数机器学习框架(如Keras和TernsorFlow)可以分派在计算GPUGPU代表 图形处理单元,是机器内部通常处理图形输入的芯片

GPU被設计为并行执行操作,因此它们非常适合训练建立在并行工作的独立神经元上的神经网络FakeApp使用TensorFlow,一种机器学习框架支持使用NVIDIA显卡进行GPU加速计算。但是在使用它之前,您需要安装CUDA?这是一个将密集计算委派给NVIDIA GPU的并行计算平台。

检查你的显卡 并非NVIDIA的所有显卡都集成了对GPU計算的支持。您可以检查您的GPU是否兼容访问CUDA GPU列表任何计算能力大于或等于3.0的图形卡都可以使用。

安装CUDA?Toolkit9.0 官网直接去下载。确保为CUDA和操作系统选择正确的版本

您可以选择您喜欢的任何安装程序类型。“exe(local)”将首先下载整个安装程序该文件相当大,所以准备等待

在安装过程中,选择“自定义”选项并选择其所有组件

**安装cuDNN。**虽然CUDA?Toolkit提供了GPU计算所需的基本工具集但它不包括某些特定任务的库。ML-Agents使用强化学习來训练神经网络因此,您还需要下载CUDA?对深度神经网络的支持也称为cuDNN。

下载cuDNN需要登录您可以作为NVIDIA开发者免费注册,然后再次访问该网頁以访问下载链接FakeApp适用于cuDNN 7,因此请务必选择正确的版本

本人Cuda版本:V9.0.176(我是成功实现FakeApp的使用,所以在配置上如果你不能准确配置请和我嘚一样)

尽管仍需要一些配置,但安装FakeApp是最简单的步骤可以下拉到下载区域进行下载安装程序。

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