顯卡驅動程式的問題,透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

顯卡驅動程式的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦陳敬雷寫的 超越多顯卡多機器:分散式機器學習超速實戰 和莊建的 深度學習圖像識別技術都 可以從中找到所需的評價。

另外網站遊戲下載 - 勁舞團也說明:遊戲主程式. 下載後請點擊應用程式進行安裝. ↓ 點擊下載↓. ▷【教學】主程式下載+安裝+進入遊戲◁. ▷【不能玩?】 ... Nvidia 顯示卡驅動程式. FOR WINDOWS 10. 下載 ...

這兩本書分別來自深智數位 和機械工業所出版 。

國立雲林科技大學 機械工程系 鄭秦亦所指導 簡經倫的 開發新型移動式輪胎文字動態辨識系統 (2021),提出顯卡驅動程式關鍵因素是什麼,來自於3D視覺輪廓掃描、3D圖像技術、SSD、YOLO、文字辨識、輪胎DOT碼。

最後網站【問題】請暫緩Nvidia 圖形驅動程式531.18(531.26)的更新則補充:本人在剛才進行更新後,立刻進入藍畫面的循環如下圖本人的電腦系統是Windows 10 64位元顯卡為nvidia geforce gtx 1050 ti 就如上面的錯誤, ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了顯卡驅動程式,大家也想知道這些:

超越多顯卡多機器:分散式機器學習超速實戰

為了解決顯卡驅動程式的問題,作者陳敬雷 這樣論述:

在Hadoo/Spark/Mahout/Tensorflow上跑多機器多片GPU的機器學習     機器學習在神經網路和GPU流行起來之後大放異彩,連販夫走足都CNN/RNN朗朗上口,然而許多企業/研究機關/學校在花了大筆預算購買昂貴的硬體時,卻不知如何採購,更不用說如何應用這些硬體來進行研發或產品開發了。本書作者是知名電商的創辦人,其不止在機器學習上有十足的實務經驗,在面對大量資料的場景下,更能利用前人的智慧,用上了Big Data最流行的Hadoop/Spark平台。尤有甚者,在新一代的AI函數庫面世時,也能充分利用這些函數庫的GPU加速,將多機器,多GPU的資源應用在大型專案上。  

  ▌業界獨有   全書以Hadoop/Spark為基礎,加上使用了最流行的TensorFlow on Hadoop,更使用了分散式系統最老牌的Mahout,有別於一般只介紹Python/TensorFlow的坊間書籍,是市場上唯一僅有完整從Hadoop一直延伸到神經網路。     ▌內容完整豐富   本書以分散式機器學習為主線,以實戰為主要目的。共分為8章,分別介紹網際網路公司巨量資料和人工智慧、巨量資料演算法系統架構、巨量資料基礎、Docker容器、Mahout分散式機器學習平台、Spark分散式機器學習平台、分散式深度學習實戰、完整工業級系統實戰(推薦演算法系統實戰、人臉辨識實戰、對話

機器人實戰)等內容。     適合讀者   適合分散式機器學習的初學者閱讀,對於有一定經驗的分散式巨量資料方向的從業人員及演算法工程師,也可以從書中獲取很多有價值的知識,並透過實戰專案更佳地理解分散式機器學習的核心內容。

顯卡驅動程式進入發燒排行的影片

驅動程式連結:
NVIDIA:
https://www.nvidia.com.tw/Download/index.aspx?lang=tw

AMD:
https://www.amd.com/zh-hant/node/2951

開發新型移動式輪胎文字動態辨識系統

為了解決顯卡驅動程式的問題,作者簡經倫 這樣論述:

硫化製程是輪胎的製造過程中必要的一項工作環節,不過在此過程中會因溫度差異導致輪胎的表面出現變異的情況,一般來說,品保檢查是透過操作人員的手部觸摸同時搭配眼睛觀看每個輪胎的胎面位置,常因人員疲勞或是不同人之間,判定標準不一的狀況,造成品保工作誤差值相差甚大,故本研究針對輪胎胎側浮雕文字,也是輪胎製程出廠前必要品保檢查項目之一,因此開發了一套新型移動式輪胎文字動態辨識系統,期望能加以改善人工檢查方式,導入自動化品檢能力。本研究利用以加拿大LMI Technologies公司所生產的市售線雷射感測器;Gocator2340 3D輪廓掃描儀,透過此設備以線雷射三角法為基礎,掃描出輪胎胎側DOT碼文字

的3D輪廓掃描圖像,透過深度學習文字辨識系統進行字體辨識,本系統主要針對汽車輪胎進行輪胎胎側DOT碼文字檢測,以取代人工檢測方式,藉此減少產線檢測時間,並穩定產品品質,同時本文自行開發軟體進行輪胎胎側DOT碼文字的輪廓掃描,以3D圖像來進行文字辨識檢測。本研究自主設計之輪胎胎側DOT碼文字辨識系統架構,機台採PC-Based控制,使用 LabVIEW圖控程式撰寫介面設計,並與Python程式語言進行深度學習的OCR光學文字辨識系統結合開發,來完成文字辨識目標檢測(Text Detection)之研究,本文以SSD (Single Shot MultiBox Detector)演算法與YOLOv

4 (You Only Look Once)演算法進行訓練,最終選擇表現較優異的實驗結果最為介面系統主要的辨識系統演算法,在靜態測試實驗中,訓練結果SSD演算法驗證集中各分類之平均精確度的總平均最佳為86.78%;而YOLOv4演算法驗證集中各分類之平均精確度的總平均最佳為98.04%,因此最後選擇使用YOLOv4演算法之訓練結果,並與LabVIEW連結進行程式開發與UI人機介面設計,以完成開發一套新型移動式輪胎文字動態辨識系統,具備操作簡易且低成本,並可在空間有限之區域運作。

深度學習圖像識別技術

為了解決顯卡驅動程式的問題,作者莊建 這樣論述:

首先講述了人工智慧、深度學習、卷積神經網路、目標檢測以及遷移學習的概念,接著詳述了如何基於Tensor Flow Object Detection API框架從零開始搭建深度學習目標檢測應用的開發環境,如何訓練自己的目標檢測模型,然後詳述了如何基於Open VINO工具套件優化模型、部署模型以及用C++和Python開發使用者應用程式。然後通過工業光學字元自動識別、垃圾瓶自動分選、農作物病害自動識別和工業產品外觀缺陷檢測4個完整的深度學習目標檢測工程案例來説明讀者加深深度學習圖形檢測的認識和理解。 《深度學習圖像識別技術:基於Tensor Flow Object Detection API和

Open VINO工具套件》適合從事AI行業相關技術的工程師閱讀,也適合打算進入AI行業的大中專院校的學生學習參考。   1. 莊建 莊建,中國科學院高能物理研究所研究員,核探測與核電子國家重點實驗室成員。參與了北京自由電子鐳射、北京正負電子對撞機、中國散裂中子源等多項大科學裝置的建設。現在主要從事大科學裝置的實驗控制及資料獲取方面的研究。 2. 張晶 張晶,浙江大學碩士,廣東榮旭智慧技術有限公司研發總監,聯合創始人;具有13年機器視覺系統開發經驗,負責深度學習外觀檢測演算法的研發;LabVIEW註冊構架師、Python程式師、英特爾物聯網創新大使、TensorFlo

w User Group東莞站組織者。 3. 許鈺雯 許鈺雯,女,現為中國科學院大學高能物理研究所電子與通信工程專業碩士研究生,主攻方向為軟體工程及深度學習應用   序 前言 第1章 人工智慧、深度學習與目標檢測 1.1 人工智慧簡介 1.1.1 什麼是人工智慧 1.1.2 人工智慧發展簡史 1.1.3 人工智慧與深度學習的關係 1.2 深度學習簡介 1.2.1 神經網路 1.2.2 神經元 1.2.3 深度神經網路 1.2.4 深度卷積神經網路 1.3 目標檢測 1.3.1 目標檢測演算法發展簡史 1.3.2 深度學習目標檢測演算法 1.4 遷移學習簡介 1.4.1

訓練深度學習模型依賴大資料 1.4.2 大資料造成的問題 1.4.3 遷移學習 1.4.4 TensorFlow預訓練模型庫 1.5 本章小結 第2章 搭建深度學習開發環境 2.1 深度學習訓練所需的硬體 2.1.1 英偉達顯卡選型 2.1.2 英偉達顯卡驅動安裝 2.1.3 測試驅動程式安裝 2.1.4 設置英特爾?集成顯卡為系統主顯示輸出 2.1.5 幻影峽谷:可擕式AI訓練“伺服器” 2.2 深度學習開發環境所需的軟體 2.3 安裝Python和Anaconda 2.3.1 Python和Anaconda簡介 2.3.2 下載並安裝Anaconda 2.3.3 測試Anaconda安

裝 2.3.4 配置Anaconda套裝軟體下載伺服器 2.3.5 配置虛擬環境tf_gpu 2.3.6 Anaconda的進階學習 2.4 安裝Visual Studio Code 2.4.1 Visual Studio Code簡介 2.4.2 安裝 2.4.3 在Visual Studio Code中編輯Python代碼 2.4.4 在Visual Studio Code中運行Python代碼 2.4.5 在Visual Studio Code中調試Python代碼 2.4.6 在Visual Studio Code安裝Pylint 2.4.7 在Visual Studio Code中一

鍵美化Python代碼 2.5 安裝TensorFlow 2.5.1 TensorFlow簡介 2.5.2 下載並安裝 2.5.3 測試安裝 2.5.4 pip install 與 conda install 2.6 安裝Git工具 2.6.1 Git簡介 2.6.2 下載並安裝 2.6.3 測試安裝 2.7 安裝TensorFlow Object Detection API框架 2.7.1 TensorFlow Object Detection API簡介 2.7.2 下載並安裝 2.7.3 安裝依賴的python套裝軟體 2.7.4 配置環境變數 2.7.5 安裝COCO API 2.7.

6 編譯proto檔 2.7.7 測試安裝 2.8 安裝LabelImg 2.8.1 LabelImg簡介 2.8.2 下載並安裝 2.8.3 測試安裝 2.9 本章小結 第3章 訓練模型 3.1 TensorFlow Object Detection API軟體框架簡介 3.2 使用TensorFlow預訓練模型 3.2.1 如何選擇預訓練模型 3.2.2 預訓練模型的檔構成 3.2.3 一個典型的深度學習訓練流程 3.3 準備圖片:下載貓狗資料集 3.3.1 Kaggle資料集下載流程 3.3.2 訓練圖片的數量問題 3.3.3 訓練圖片的樣本不平衡問題 3.4 使用LabelImg標注

圖片 3.4.1 LabelImg簡介 3.4.2 建立貓狗專案檔案夾結構 3.4.3 標注圖片 3.4.4 標注文件(*.xml)簡介 3.4.5 複製10%的資料到eval資料夾 3.4.6 複製資料到test資料夾 3.5 依據標注類型創建標籤映射文件 3.6 創建TensorFlow TFRecord文件 3.6.1 將*.xml檔轉換為*.csv文件 3.6.2 將*.csv檔轉換為*.tfrecord文件 3.7 修改預訓練模型的設定檔 3.7.1 預訓練模型的設定檔 3.7.2 設定檔的結構 3.7.3 修改ssd_inception_v2_coco.config設定檔 3.8

訓練模型 3.9 使用TensorBoard觀察訓練過程 3.9.1 什麼是TensorBoard 3.9.2 TensorBoard的使用方法 3.10 評估訓練好的模型 3.11 匯出訓練好模型的凍結圖 3.11.1 檢查點檔 3.11.2 凍結TensorFlow模型 3.12 用訓練好的凍結圖模型做目標檢測 3.13 用Python程式一鍵訓練模型 3.13.1 為新專案一鍵創建資料夾結構 3.13.2 一鍵訓練模型 3.14 本章小結 第4章 優化並部署模型 4.1 OpenVINO工具套件簡介 4.2 OpenVINO典型開發流程 4.3 安裝OpenVINO工具套件 4.3.1

版本選擇 4.3.2 系統要求 4.3.3 下載並安裝OpenVINO工具套件 4.4 安裝Cmake 4.5 安裝Microsoft Visual Studio 2017 4.6 安裝硬體驅動 4.6.1 英特爾顯卡驅動 4.6.2 英特爾神經計算棒二代驅動 4.6.3 英特爾視覺計算加速卡驅動 4.7 設置環境變數 4.8 運行演示程式 4.8.1 demo_benchmark_app.bat 4.8.2 demo_security_barrier_camera.bat 4.8.3 demo_squeezenet_download_convert_run.bat 4.9 編譯並運行Inf

erence Engine範例和演示程式 4.9.1 編譯samples資料夾中的範例 4.9.2 編譯demos資料夾中的範例 4.9.3 從Open Model Zoo中下載預訓練模型 4.9.4 下載英特爾?範例視頻 4.9.5 運行預訓練模型 4.10 使用Model Optimizer優化模型 4.10.1 轉換TensorFlow* Object Detection API模型 4.10.2 用OpenVINO工具套件範例程式測試IR模型 4.10.3 用OpenVINO工具套件演示程式測試IR模型 4.11 編寫OpenVINO應用程式 4.11.1 Inference Engi

ne簡介 4.11.2 Inference Engine Plugin構架 4.11.3 Inference Engine應用程式典型開發流程 4.11.4 查看模型的輸入和輸出張量 4.12 OpenVINO AI推理計算C++範例 4.12.1 設置環境變數和Visual Studio專案屬性 4.12.2 開發AI推理計算C++應用程式 4.12.3 切換AI推理計算硬體 4.13 OpenVINO AI推理計算Python範例 4.13.1 設置環境變數PYTHONPATH 4.13.2 開發AI推理計算Python應用程式(OpenCV版) 4.13.3 開發AI推理計算Python

應用程式(OpenVINOTM版) 4.13.4 AI推理計算用Python還是C++? 4.14 本章小結 第5章 進一步提升AI推理計算性能 5.1 性能評價指標 5.2 同步和非同步模式 5.2.1 同步模式範例 5.2.2 非同步模式範例 5.3 多設備和異構外掛程式 5.3.1 異構外掛程式 5.3.2 多設備外掛程式 5.4 本章小結 第6章 工業領域光學字元辨識範例 6.1 專案背景 6.2 新建OCR專案工程資料夾 6.3 收集並標注圖片 6.4 訓練模型 6.5 匯出TensorFlow凍結圖模型 6.6 測試模型 6.7 基於OpenVINO工具套件優化並加速模型 6.

8 基於OpenVINO工具套件部署模型 6.9 本章小結 第7章 垃圾瓶自動分選專案範例 7.1 專案背景 7.2 新建垃圾瓶分類專案工程資料夾 7.3 收集並標注圖片 7.4 訓練模型 7.5 匯出TensorFlow凍結圖模型 7.6 測試模型 7.7 基於OpenVINO工具套件優化並加速模型 7.8 基於OpenVINO工具套件部署模型 7.9 本章小結 第8章 農作物病蟲害自動識別專案範例 8.1 專案背景 8.2 新建農作物病蟲害自動識別專案工程資料夾 8.3 收集並標注圖片 8.4 訓練模型 8.5 匯出TensorFlow凍結圖模型 8.6 測試模型 8.7 基於Open

VINO工具套件優化並加速模型 8.8 基於OpenVINO工具套件部署模型 8.9 本章小結 第9章 深度學習外觀缺陷檢測專案範例 9.1 專案背景 9.2 新建外觀缺陷檢測專案工程資料夾 9.3 收集並標注圖片 9.4 訓練模型 9.5 匯出TensorFlow凍結圖模型 9.6 測試模型 9.7 基於OpenVINO工具套件優化並加速模型 9.8 基於OpenVINO工具套件部署模型 9.9 本章小結 參考文獻