• darknet de AlexeyAB sur GitHub bien documenté
• Détection avec YOLO v2 Les explications pour créer les images training et test
• Détection avec YOLO v3
• Détection avec YOLO v2 avec plusieurs objets

• https://towardsdatascience.com/how-to-use-tensorflow-on-the-gpu-of-your-laptop-with-ubuntu-18-04-554e1d5ea189
• https://medium.com/@taylordenouden/installing-tensorflow-gpu-on-ubuntu-18-04-89a142325138
• https://medium.com/@agathver/nvidia-gpu-optimus-prime-and-ubuntu-18-04-woes-f52e7f850f3d
• Setting up a MSI laptop with GPU @ github.com
• https://www.tensorflow.org/install/gpu#ubuntu_1804_cuda_10

Avec pilotes additionnels, installation de nvidia-driver-390. Redémarrer, nvidia-settings est actif, la carte nvidia est utilisée en permanence, ça souffle, ça consomme !

wget -c https://developer.nvidia.com/compute/cuda/10.1/Prod/local_installers/cuda-repo-ubuntu1804-10-1-local-10.1.105-418.39_1.0-1_amd64.deb
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1804-10-1-local-10.1.105-418.39_1.0-1_amd64.deb
sudo apt-key add /var/cuda-repo-<version>/7fa2af80.pub
sudo apt-key add /var/cuda-repo-10-1-local-10.1.105-418.39/7fa2af80.pub
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda

• https://developer.nvidia.com/cudnn
• https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

Remarque: Début des essais avec

sudo dpkg -i libcudnn7_7.5.0.56-1+cuda10.1_amd64.deb

qui n'a pas installer cudnn !!

Il faut avoir un compte sur Nvidia et se loguer pour pouvoir télécharger:

wget -c https://developer.nvidia.com/compute/machine-learning/cudnn/secure/v7.5.0.56/prod/10.1_20190225/cudnn-10.1-linux-x64-v7.5.0.56.tgz

Décompresser, dans le dossier:

sudo cp -P /media/data/cuda/targets/ppc64le-linux/lib/libcudnn* /usr/local/cuda-10.1/lib64/
sudo cp  /media/data/cuda/targets/ppc64le-linux/include/cudnn.h /usr/local/cuda-10.1/include/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-10.1/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*