9月20日晚，TF-SWUFE Oracle Club DSML方向于实验楼306召开了本学期第二周的核心成员分享会，分享会的主要内容是关于YOLOv8模型部署到优化的讲解，同时分享了CUDA和CUDNN的安装技巧。

DSML分享会

主讲人王巍首先阐述了如何将YOLOv8模型部署到实际项目中，包括环境配置、模型转换、性能调优等关键环节。通过实例演示，王巍展示了如何利用YOLOv8模型快速准确地识别图像中的目标物体，并分享了在部署过程中可能遇到的常见问题及其解决方案。

除了YOLOv8模型的部署与优化，王巍还重点讲解了CUDA和CUDNN的安装与配置。作为深度学习领域的重要工具，CUDA和CUDNN对于加速GPU计算至关重要。随后，王巍详细介绍了CUDA和CUDNN的基本概念、安装步骤以及配置方法，并强调了在安装过程中需要注意的细节。最后，王巍分享了自己在实际项目中使用CUDA和CUDNN的经验，为成员提供了宝贵的参考。

此次分享会的开展，不仅让DSML核心成员对YOLOv8模型有了更深入的了解，也为成员们掌握CUDA和CUDNN的安装与配置提供了实用的指导。

智能科技学院TF-SWUFE Oracle Club：敖露

摄影：陈卓

初审：唐学琦

复审：陈婷

终审：常荣

2024年9月25日