mediapipe在python服务端使用gpu

mediapipe可以在python服务端使用GPU。可以使用Python的TensorFlow API在服务端中调用GPU，弊猜使用mediapipe API进行图像处理和分类，并使用GPU优化模型训练和预测。租卜吵此外，可以使用Python的OpenCV API捕获和处理视弊侍频帧，并使用GPU进行图像处理和分类。

编译和安装Caffe 。。。但我在编译caffe时 输入make all 指令时报错 ：提示找不到hdf5.h 我百度后 http://blog.csdn.net/kexinmcu/article/details/52316986 按照这个解决了。这样make all 成功 make test也成功 make runtest也成功扰巧。 再开始其第念李搏3步：增加python支持这步 开始我看不清 就从这里开始参考：http://www.linuxdiyf.com/linux/24836.html 编译python时： make pycaffe报错：找不到arrayobject.h 解决办法：sudo apt-get install python-numpy 这样就解决了。这样第3步的几条指令均成功。再开始第4步 第4.2步报错说:pip 找不到指令 于是我在终端输入sudo apt-get install python-pip即解决了。 接着执行4.2步 第一个ipython[all]装时失败了仔祥 我就先装后面的几个 有的成功 有的失败 失败的是protobuf和skimage 解决办法是：自己

蓝海大脑图数据一体机研究人员表示：

在架构方面，CPU 仅由几个具有大缓存内存的核心组成，一次只可以处理几个软件线程。相比之下，GPU 由数百个核心组成，可以同时处理数千个线程。

NumPy 已成为在 Python 中实现多维数据通信的实际方法。然而，对于多核 GPU，这种实施并非最佳。因此，对于较新的针对 GPU 优化的库实施 Numpy 数组或与 Numpy 数组进行互 *** 作。

NVIDIA® CUDA® 是 NVIDIA 专为 GPU 通用计算开发芦差的并行计算平台和编程模型。CUDA 数组接口是描述 GPU 数组（张量）的标准格式，允许在不同的库之间共享 GPU 数组，而无需复制或转换数据。CUDA 数组由 Numba、CuPy、MXNet 和 PyTorch 提供支持。

CuPy 是一个利用 GPU 库在 NVIDIA GPU 上实施 NumPy CUDA 数组的库。

Numba 是一个 Python 编译器，可以编译 Python 代码，以在支持 CUDA 的 GPU 上执行。Numba 直接支慧袭持 NumPy 数组。

Apache MXNet 是一个灵活高效的深度学习库。可以使用它的 NDArray 将模型的输入和输出表示和 *** 作为多维数组。NDArray 类似于 NumPy 的陪碧皮 ndarray，但它们可以在 GPU 上运行，以加速计算。

PyTorch 是一种开源深度学习框架，以出色的灵活性和易用性著称。Pytorch Tensors 与 NumPy 的 ndarray 类似，但它们可以在 GPU 上运行，加速计算。

---