模型部署（tensorRT) 第13页

Pytorch\Onnx\TensorRT

前言TensorRT是NVIDIA推出的一款高效深度学习模型推理框架，其包括了深度学习推理优化器和运行时，能够让深度学习推理应用拥有低时延和高吞吐的优点。

烂桃先生之前的账号·2023-10-10 15:09

转权重格式darknet转onnx转tensorrt

将darknet格式的权重转为onnx格式，然后再转为tensorrt格式首先准备好一个darknet格式的权重文件(.weights)，配置文件(.cfg)，训练集名称文件(.names)一、darknet

melicent114·2023-10-10 15:07

PyTorch 预训练模型转 onnx，Tensorrt 部署

所用环境Centos7PyTorch1.8.0（此为模型训练时的配置，转onnx时改为1.2.0）onnx1.7.0tensorrt7.2.2.3cuda11.1安装onnxpipinstallonnx

zengyiii·2023-10-10 15:35

PyTorch中F.conv2d从ONNX到TensorRT的支持

前言在使用PyTorch进行网络训练得到.pth模型文件后，我们可能会做一些模型部署和加速的工作。这里一般会涉及到将PyTorch模型转为ONNX模型的过程。

TracelessLe·2023-10-10 15:59

onnx转换TensorRT的步骤

A.解析onnx已有的trt不适配，需要将onnx转为trtparseonnxserializetrt保存trt文件注意：如果不使用Int8模式，onnx的parser代码几乎通用概览构建阶段建立logger（日志）建立builder（网络元数据)创建network（计算图）（API独需）生成序列化的网络（网络的trt内部表示）运行阶段建立engine（可执行代码）创建context（gpu进程）

Vec[95]·2023-10-10 15:27

【AI】yolov5：数据下载、图像标注、训练、预测等，超详细笔记；pytorch转onnx再转TensorRT；训练识别口罩

AI学习目录汇总1、搭建yolov5开发环境1.1官方源码https://gitcode.net/mirrors/ultralytics/yolov5/1.2创建虚拟环境condacreate--nameyolovpython=3.9-ycondaactivateyolovcondainstall-nyolovipykernelpython-mipykernelinstall--user--nam

郭老二·2023-10-10 04:18

【ESP32 + Edge Impulse平台】模拟多传感器数据融合实验测试

本文章主要记录利用【ESP32+EdgeImpulse平台】完成数据集的采集、训练、测试、模型部署和运行，实现多传感器数据的融合目录1.实验描述1.1【场景1固件】1.2【场景2固件】2.数据集采集2.1

Intoxicated_Rookie·2023-10-09 20:28

关于“资源分配”的知识储备

目录异构网络系统异构和异构统计用户调度联邦学习深度学习模型部署“传统资源分配”和“基于DL的资源分配”任务卸载决策、资源约束下的任务分配、存在优先级的任务调度/卸载启发式算法异构网络定义异构网络(HeterogeneousNetwork

一去不复返的通信er·2023-10-09 12:52

ubuntu20.04配置autoware环境

一：总体安装思路安装Ubuntu20.04->安装CUDA、cuDNN、osqp、tensorRT->安装ROS-kenetic->安装autowarerepository（->安装autoware的实验室版本

王小霆·2023-10-09 03:24

AI工程化—— 如何让AI在企业多快好省的落地？

这些环节包括目标定义、数据收集、数据清洗、特征提取、模型选择、模型训练、模型部署和模型监控等

落798.·2023-10-08 18:26

yolov5模型部署到web端，识别返回json格式文件

前言：上次做了一个皮卡丘识别的模型，如下图，不知道怎么搭建yolov5训练模型可以参考这个博客yolov5项目搭建，这次就是把这些训练的模型整合起来，将yolov5模型部署到web端，实现动态选择模型，

爱吃香蕉的阿豪·2023-10-08 02:45

使用ncnn在树莓派4B上部署nanoDet-m网络(12fps)

但是将深度学习模型部署到端侧设备上，实现高效的推理，同样是一个问题很多的领域。在机器人的主控中，树莓派和Jetson系列单板机被使用较多。

bug404_·2023-10-07 23:18

C++获取指定路径文件夹下的所有图片-windows和linux下各自的处理方案

使用场景获取某路径下的图片，再逐张传入TensorRT进行识别，但是如果要做连续帧处理，需要将图片序列从小到大排序，因为原来读取进去的图片列表是乱序的。

Alex-Leung·2023-10-07 17:25

模型部署翻车记：pytorch转onnx踩坑实录

作者|nihate编辑|极市平台点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【模型部署】技术交流群后台回复【模型部署工程】获取基于TensorRT的分类、检测任务的部署源码

自动驾驶之心·2023-10-07 12:57

ML&DEV[18] | 入职一周年：夯实基础，持续深入

【ML&DEV】ML表示机器学习，DEV表示开发，本专栏旨在为大家分享作为算法工程师的工作，机器学习生态下的有关模型方法和技术，从数据生产到模型部署维护监控全流程，预备知识、理论、技术、经验等都会涉及，

机智的叉烧·2023-10-07 06:36

【RK3588】YOLO V5在瑞芯微板子上部署问题记录汇总

YOLOV5训练模型部署到瑞芯微的板子上面，官方是有给出案例和转过详情的。并且也提供了Python版本的推理代码，以及C语言的代码。但是，对于转换过程中的细节，哪些需要改？怎么改？

钱多多先森·2023-10-07 00:09

DeepStream 部署 RTSP + scaled-yolov4 (tensorrtx)

DeepStream应用程序将深度神经网络和其他复杂的处理任务引入到流处理管道中，以实现对视频和其他传感器数据的近实时分析。从这些传感器中提取有意义的见解为提高运营效率和安全性创造了机会。例如，摄像头是当前使用最多的物联网传感器。在我们的家中，街道上，停车场，大型购物中心，仓库，工厂中都可以找到相机–无处不在。视频分析的潜在用途是巨大的：访问控制，防止丢失，自动结帐，监视，安全，自动检查（QA），

J ..·2023-10-06 22:36

目标检测算法改进系列之Backbone替换为NextViT

NextViT介绍由于复杂的注意力机制和模型设计，大多数现有的视觉Transformer（ViTs）在现实的工业部署场景中不能像卷积神经网络（CNNs）那样高效地执行，例如TensorRT和CoreML

我悟了-·2023-10-06 02:25

大模型部署手记（7）LLaMA2+Jetson AGX Orin

1.简介组织机构：Meta（Facebook）代码仓：GitHub-facebookresearch/llama:InferencecodeforLLaMAmodels模型：llama-2-7b、llama-2-7b-chat下载：使用download.sh下载硬件环境：JetsonAGXOrin2.代码和模型下载cd/home1/zhanghuigitclonehttps://github.co

张小白TWO·2023-10-05 23:29

【代码阅读笔记】yolov5 rknn模型部署

一、main函数思路二、值得学习的地方1、关注yolov5检测流程2、其中几个重要的结构体typedefstruct{intleft;intright;inttop;intbottom;}YOLOV5_BOX_RECT;//box坐标信息typedefstruct{charname[YOLOV5_NAME_MAX_SIZE];intclass_index;YOLOV5_BOX_RECTbox;fl

爱钓鱼的歪猴·2023-10-05 18:03

大模型部署手记（1）ChatGLM2+Windows GPU

1.简介：组织机构：智谱/清华代码仓：https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B模型：THUDM/chatglm2-6b下载：https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b镜像下载：https://aliendao.cn/models/THUDM/chatglm2-6b硬件环境：暗影精灵7PlusWindows版本：Windows11

张小白TWO·2023-10-05 13:03

大模型部署手记（2）baichuan2+Windows GPU

1.简介组织机构：百川智能（前搜狗CEO王小川创立）代码仓：GitHub-baichuan-inc/Baichuan2:AseriesoflargelanguagemodelsdevelopedbyBaichuanIntelligentTechnology模型：baichuan-inc/Baichuan2-7B-Chat-4bits下载：https://huggingface.co/baichua

张小白TWO·2023-10-05 13:32

Ubuntu安装CUDA cuDNN TensorRT

CUDAcuDNNTensorRT安装0.前言CUDA：用于GPU的一组驱动程序，它让GPU能够运行底层编程语言来进行并行计算。cuDNN：用于深度学习的高度优化的原语库。

加油呀，哒哒哒·2023-10-05 08:37

tensorrt cuda版本对应

tensorrtcuda版本对应tensorrtcuda8.6.112.1update112.0update111.811.7update111.6update211.5update211.4update411.3update111.2update211.1update111.0update18.6.0EA12.0update111.811.7update111.6update211.5updat

小王同学要加油·2023-10-05 08:37

ubuntu20.02重装：向日葵+openssh-server+cuda+cudnn+tensorrt环境的搭建

服务器新装Ubuntu20.0系统之后需要一系列的操作：1.安装向日葵请移步：安装向日葵攻略2.安装openssh-server（远程ssh需要）#安装openssh-serversudoaptupdatesudoaptinstallopenssh-server#启动openssh-serversudo/etc/init.d/sshstart#或sudosystemctlstartssh.serv

Funny_AI_LAB·2023-10-05 08:07

CUDA+cuDNN+TensorRT 配置避坑指南

官方教程：InstallationGuide::NVIDIADeepLearningTensorRTDocumentation笔者的PC配置信息为：ubuntu2

Charles Chou·2023-10-05 08:36

Ultralytics（YoloV8）开发环境配置，训练，模型转换，部署全流程测试记录

关键词：windowsdockertensorRTUltralyticsYoloV8配置开发环境的方法：1.Windows的虚拟机上配置：Python3.10使用Ultralytics可以得到ptonnx

仟人斩·2023-10-04 23:38

SNPE 模型量化实战

一.SNPE模型部署的整体流程大致步骤：训练模型->模型转.dlc->模型量化->验证量化结果->模型部署二.安装SNPE环境(docker安装)1.docker登录dockerlogincr.d.xiaomi.net-uorg

CV-deeplearning·2023-10-04 18:36

使用Docker进行模型部署

文章目录配置（一）本地部署1）准备训练好的weights文件或者model文件（硬盘里2）定义图结构后+load_weights,或者load_model直接一起加载3）预测1.**直接预测**2.使用docker部署（二）服务器部署（1）模型环境配置（2）**python+spyne远程数据预处理**配置（1）Docker安装+WSL2首先需要开启Hyper-V（win10家庭版没有自己安装）h

AmIWalruS·2023-10-03 20:41

odoo模块结构详解

对当前模块进行一些描述声明（清单文件）Controllers---控制器文件夹Data文件夹---初始化数据文件目录Demo文件夹---包含带演示数据的数据文件i18n文件夹---语言文件夹Models文件夹---模型部署文件

地热tan·2023-10-03 05:16

jetson nano安装镜像系统和配置

jetsonnano安装镜像下载烧录软件和镜像固件内存卡格式化烧录镜像配置系统在使用亚博智能小车安装trt-yolov3的时候遇到问题，由于trt-yolov3需要TensorRT>=6.0.1，以及OpenCV

我肚子好饿·2023-10-02 21:36

EasyEdge 智能边缘控制台通过sdk发布应用

离线部署SDK生成模型部署完成后会出现下载SDK的按钮，点击按钮下载SDK并保存好SDK。

冲鸭嘟嘟可·2023-10-02 13:17

如何利用Python进行机器学习模型部署

简介：本文将介绍如何使用Python快速部署机器学习模型。我们将基于flask框架构建一个简单的Web应用程序，并通过该程序提供API接口来实现模型的部署。同时，我们还会讲解如何将模型转化为TensorFlowLite格式，以适应移动端设备的需求。正文：1.搭建基于flask的Web应用程序flask框架可以帮助我们快速构建Web应用程序，而利用flask-restful则可以快速构建RESTfu

zh_f·2023-10-02 07:39

yolov8 opencv模型部署（C++版）

yolov8opencv模型部署（C++版）使用opencv推理yolov8模型，仅依赖opencv，无需其他库，以yolov8s为例子，注意：使用opencv4.8.0！使用opencv4.8.0！

燃烧的枫·2023-10-02 02:46

MaixHub与亚博K210模块（一种可以解决烧录固件库的办法）

有关MaixHub的学习和运用：MaixHub官方这篇文章已经很很详细了本文主要讲一下：如何将MaixHub训练的模型部署到亚博K210部署模型：这是官网的提示：提示你要在TF(SD)卡上有main.py

三马分享家·2023-10-01 21:27

yolov5分割+检测c++ qt 中部署，以opencv方式（详细代码（全）+复制可用）

1：版本说明：qt5.12.10opencv4.5.3（yolov5模型部署要求opencv>4.5.0）2：检测的代码yolo.h#pragmaonce#include#include#include

知新_ROL·2023-10-01 16:23

Coovally模型探索：一键下载Hugging Face预训练模型并集成应用

Coovally是一个包含完整AI建模流程、AI项目管理及AI系统部署管理的机器学习平台，可提供数据预处理、智能标注、分布式模型训练、多维度模型评估、一键式模型部署服务。

Coovally AI模型快速验证·2023-10-01 03:15

如何找到适合需求的 Python 库?

这些库可以用于数据清理、数据操作、可视化、构建模型甚至模型部署，所以这也是为什么Python在开发者中这么受欢迎的原因。

再不会python就不礼貌了·2023-09-30 09:15

华为云云耀云服务器L实例评测｜在服务器上训练手写数字识别模型并部署到服务器上实现远程调用

今天作者就用华为新出的云耀云服务器L实例来整个活——使用云耀云服务器L实例来训练手写数字识别神经网络，并将该模型部署在云耀云服

七七鸭灬·2023-09-30 06:13

TensorFlow 的基本概念和使用场景

它使用数据流图来表示计算模型，这使得其在高效的分布式计算、GPU加速计算和可视化模型部署方面表现出色。TensorFlow的基本概念包括：1.张量（Tensor）：TensorFlow的基本数

虎头金猫·2023-09-28 12:21

使用Triton部署chatglm2-6b模型 | 京东云技术团队

支持的模型类型包括TensorRT、TensorFlow、PyTorch(meta-llama/Llama-2-7b)、Python(chatglm)、ONNXRuntime和OpenVino。

·2023-09-27 12:31

趋动云GPU云平台部署ChatGLM-6B

模型部署Step1.创建项目并上传代码Step2.环境准备Step3.加载模型ChatGLM-6B是什么？ChatGLM-6B是一个基于GLM的生成式对话模型。

LYLYC_3·2023-09-27 01:41

TensorRT安装部署

一.安装NvidiaDriver和CUDAToolkit参考:https://blog.csdn.net/xueshengke/article/details/78134991NvidiaDriver下载链接:https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cncuda-toolkit下载链接:https://developer.nvidia.com/

阳俊666·2023-09-26 12:06

flask框架添加异步任务处理模型任务

在进行模型部署的时候,由于后台业务和模型预测过程中,模型进行批量预测的时候属于耗时任务,所以在这个时候需要进行异步操作,当预测完成之后后台在写一个定时任务,去预测完成的地方获取结果.这个部分的逻辑代码如下

junjunzai123·2023-09-26 08:40

获取onnx模型每层输出结果并保存

背景：模型部署时，无论检测还是分割，都会经历模型转换；而转换之后经验证结果一致还好，若不一致，则需要对比每层输出，分析是从哪一层开始产生的差异，从而定位问题网络层，进行下一步的修改。

qq_41920323·2023-09-25 19:47

TensorRT的环境配置(包括Windows和Ubuntu)

环境windows1064bitubuntu18.0464bitCUDA11.2cuDNN8TensorRT8前言TensorRT是NVIDIA公司推出的能够加速模型推理的框架。

迷途小书童的Note·2023-09-25 16:06

在windows和linux上玩转Tensorrt

文章目录一、环境二、安装cuda和cudnn三、安装tensorrt以及配置四、CMakeLists如何配置tensorrt以及坑一、环境windowswindows11cuda：11

Thomas_Cai·2023-09-25 16:05

MLC-LLM大语言模型部署实战（基于CUDA）

1.简介MLC-LLM为5月初开源的一款基于ApacheTVMUnity、专门用于在不同硬件设备上部署大语言模型的框架；github仓库：https://github.com/mlc-ai/mlc-llmMLC-LLM是一种在各类硬件上原生部署任意大语言模型的解决方案。按照所介绍的硬件平台支持类型如下：按照docs中的教程，直接实操：2.环境搭建（1）首先确定你是要在什么平台使用mlc-llm做大

wangx569·2023-09-25 16:29

tensorrt部署的YOLOv5使用StrongSORT去进行跟踪

项目链接：GitHub-chenming1656161936/CM_StrongSORT-YOLO-main:使用tensorrt对YOLOv5检测进行加速，再用StrongSORT作为跟踪器进行跟踪，

阿特！？·2023-09-25 14:24

pytorch .item_如何上线部署Pytorch深度学习模型到生产环境中

目录Pytorch模型部署准备Pytorch自定义运行时默认部署Pytorch模型自定义部署Pytorch模型通过ONNX部署Pytorch模型试用DaaS(Deployment-as-a-Service

weixin_39958631·2023-09-25 11:48

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