模型部署（tensorRT) 第18页

3.1 PTQ与QAT的介绍

1.前言TensorRT有两种量化模式，分别是implicitly量化(隐式量化)以及explicitly量化(显性量化)。

Good@dz·2023-08-24 10:43

2.3 TensorRT基于Entropy的校准

tensorRT的EntropyCalibration的伪代码，具体流程如下：for循环：遍历所有可能的分割点，从128到2048reference_distribution_P：将原始直方图bins按照当前分割点

Good@dz·2023-08-24 10:13

yolov8模型转onnx模型和 tensorRT 模型

转onnx模型在安装好pipinstallonnxruntime-gpupipinstallonnxonnxconverter-common出现Nomodulenamed'cpuinfo'错误，通过安装：pipinstallpy-cpuinfo解决该问题。importsys#即ultralytics文件夹所在绝对路径sys.path.append(r"E:\JupyterNotebook\_02y

往事如yan·2023-08-24 04:58

OnnxRuntime部署SwinTransformer

测试了下基于OnnxRuntimecpu模式和gpu（非TensorRT）模式下的速度。对于大部分图片识别类任务，这个速度也是可以接受的。模式硬件输入平均速度cpuIntel(R)Xeon(R)W

RunningJiang·2023-08-24 04:31

BUGFix：onnx -＞ TensorRT转换过程失败

onnx_path):logger=trt.Logger(trt.Logger.ERROR)builder=trt.Builder(logger)network=builder.create_network(1tensorrt.tensorrt.ICudaEngineInvokedwith

SimpleLearingAI·2023-08-23 21:18

8个最受欢迎的机器学习部署工具【2023】

本文列出了用于模型部署的最佳工具。帮助你扩展和管理机器学习生命周期

新缸中之脑·2023-08-23 16:13

pointnet C++推理部署--tensorrt框架

classification如上图所示，由于直接export出的onnx文件有两个输出节点，不方便处理，所以编写脚本删除不需要的输出节点193：importonnxonnx_model=onnx.load("cls.onnx")graph=onnx_model.graphinputs=graph.inputforinputininputs:print('input',input.name)outp

给算法爸爸上香·2023-08-23 14:56

PaddleRS 1.0.0版本安装

同时，PaddleRS也期望助力投身于产业实践的开发者，便捷地实现从数据预处理到模型部署的全流程遥感深度学习应用。一、安装Pa

hsg77·2023-08-23 13:06

[ubuntu][tenosrrt]ubuntu上tensorrt环境变量配置

vi~/.bashrcexportTR_PATH=yourpathexportPATH=$PATH:$TR_PATH/binexportCPLUS_INCLUDE_PATH=$CPLUS_INCLUDE_PATH:$TR_PATH/includeexportLD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$TR_PATH/libexportLD_LIBRARY_PATH=$LD_

FL1623863129·2023-08-22 22:18

TensorRT 开始

TensorRT是NVIDIA自家的高性能推理库，其GettingStarted列出了各资料入口，如下：image本文基于当前的TensorRT8.2版本，将一步步介绍从安装，直到加速推理自己的ONNX

GoCodingInMyWay·2023-08-22 17:17

Pytorch-day10-模型部署&推理-checkpoint

模型部署&推理模型部署模型推理我们会将PyTorch训练好的模型转换为ONNX格式，然后使用ONNXRuntime运行它进行推理1、ONNXONNX(OpenNeuralNetworkExchange)

闪闪发亮的小星星·2023-08-22 01:56

探索人工智能 | 模型训练使用算法和数据对机器学习模型进行参数调整和优化

模型训练一般包含以下步骤：数据收集、数据预处理、模型选择、模型训练、模型评估、超参数调优、模型部署、持续优化。

阿Q说代码·2023-08-21 23:05

TensorRT【推理Error】---expecting compute 6.1 got compute 7.5, please rebuild

Theengineplanfileisgeneratedonanincompatibledevice,expectingcompute6.1gotcompute7.5,pleaserebuild.二、错误分析错误产生的原因：将本地生成的TensorRT

Jankin_Tian·2023-08-21 22:12

8.5.tensorRT高级(3)封装系列-基于生产者消费者实现的yolov5封装

目录前言1.yolov5封装总结前言杜老师推出的tensorRT从零起步高性能部署课程，之前有看过一遍，但是没有做笔记，很多东西也忘了。这次重新撸一遍，顺便记记笔记。

爱听歌的周童鞋·2023-08-21 07:59

8.3.tensorRT高级(3)封装系列-tensor封装，索引计算，内存标记及自动复制

目录前言1.Tensor封装总结前言杜老师推出的tensorRT从零起步高性能部署课程，之前有看过一遍，但是没有做笔记，很多东西也忘了。这次重新撸一遍，顺便记记笔记。

爱听歌的周童鞋·2023-08-21 07:58

8.4.tensorRT高级(3)封装系列-infer推理封装，输入输出tensor的关联

目录前言1.infer封装总结前言杜老师推出的tensorRT从零起步高性能部署课程，之前有看过一遍，但是没有做笔记，很多东西也忘了。这次重新撸一遍，顺便记记笔记。

爱听歌的周童鞋·2023-08-21 07:58

Flask模型部署教程？

Flask是一个轻量级的PythonWeb框架，它非常适合用于将机器学习模型部署成实际应用。什么是Flask？Flask是一个PythonWeb应用框架，它允许轻松地构建Web应用程序。

沐尘而生·2023-08-21 06:50

C 常數0L，0LL，0UL，0.0f，0.0L

中各種不同型別的常數0，以不同的後綴表示：0//int0L//long0LL//longlong0UL//unsignedlong0.0//double0.0f//float0.0L//longdouble在TensorRT

keineahnung2345·2023-08-21 06:05

Python将网络文件下载到本地

Python日常小操作专栏、YOLO系列专栏、自然语言处理专栏或我的个人主页查看基于DETR的人脸伪装检测YOLOv7训练自己的数据集（口罩检测）YOLOv8训练自己的数据集（足球检测）YOLOv5：TensorRT

FriendshipT·2023-08-20 09:15

onnx模型转engine并进行推理全过程解析

本文以模型转为ONNX为起点，分析介绍ONNX转为TensorRTEngine并进行推理的整个流程链路。

AI小花猫·2023-08-20 08:51

清除python TensorRT build之后常驻的显存

业务需要，需要TensorRT模型转换的进程常驻，使用中发现每次build后会占据一个显存缓存，del也无法清除，后来找到了：python-HowtorunTensorRTinmultiplethreads

qizhen816·2023-08-19 23:12

模型训练系列：1、用清华ChatGLM-6B模型部署自己的本地AI助手

最近清华大学开源的ChatGLM-6B语言模型在国际上大出风头，仅仅62亿参数的小模型，能力却很强。很期待他们后续1300亿参数模型130B的发布。为什么一些能力较弱的小模型，这么受追捧？因为ChatGPT、GPT-4虽好，毕竟被国外封锁，而且还要付费，更重要的是，LLM要在各行业提高生产力，很多企业接下来肯定是要自己部署语言模型的，毕竟谁也不敢泄漏自己商业数据给别人的AI去训练，为他人做嫁衣，最

六吨代码·2023-08-19 16:01

【边缘端环境配置】英伟达Jetson系列安装pytorch/tensorflow/ml/tensorrt环境（docker一键拉取）

【边缘端环境配置】英伟达Jetson系列安装pytorch/tensorflow/ml/tensorrt环境（docker一键拉取）0.JetPack1.安装输入法2.安装docker和nvidia-docker3

Zhijun.li@Studio·2023-08-19 11:48

jetpack5.0.2 已经安装了 cudnn 和 tensorrt

在平台jetsonXavierNX中想使用cudnn和tensorrt。

returningprodigal·2023-08-19 11:40

flask模型部署教程

搭建pythonflask服务的步骤1、安装相关的包具体参考https://blog.csdn.net/weixin_42126327/article/details/1276422791、安装conda环境和相关包#一、安装conda#1、首先，前往Anaconda官网（https://www.anaconda.com/products/individual）下载适合您的Linux版本的Anac

阿君聊风控·2023-08-19 10:06

AI平台AutoML在哈啰的探索与实践

第三步是把训练好的模型部署到模型平台上面。最后，决策平台会做业务流程的编排。如图是整个平台的产品架构图。上面是各类应用场景，包括智能调度、营销&增长、司乘匹配、基础算法等。

·2023-08-18 16:59

Jetson Nano 环境部署

JetsonNano所需要的的开发环境已经部署完了，人脸检测过程中使用到的包啊库啊也都装的差不多了；回顾一下都装了哪些以及如何安装的JetsonNano上配置各版本：JetPack：4.4【L4T32.4.3】tensorrt7.1.3.0

木目范·2023-08-18 09:24

精简CNN模型系列之二：SqueezeNet

作者列举了三项小的CNN模型的优点：可以进行更高效率的分布式训练：在分布式训练中，模型可训练参数变小，意味着用于网络通讯的时间减少，这样整个分布式训练系统就能拥有更高的扩展效率；可更高效地将新训练模型部署至端侧设备

manofmountain·2023-08-18 06:40

基于树莓派与YOLOv3模型的人体目标检测小车（四）

前面几篇文章完成了训练端和部署端的环境搭建以及模型的训练，并经过两次模型转化最终将YOLOv3TINY模型部署在了树莓派上。其实最核心的内容已经完成了，接下来就是一些应用层面的东西了。

凌乱533·2023-08-18 01:08

AI实战：AI模型部署系列之docker

AI模型部署系列之docker前言AI实战：AI模型部署系列之dockerAI实战：AI模型部署系列之多进程本文分享使用docker部署AI模型的经验。

szZack·2023-08-17 19:21

记录TensorRT8.5.0安装

1.下载网址NVIDIATensorRT8.xDownload|NVIDIADeveloperTensorRT不同的版本依赖于不同的cuda版本和cudnn版本。

暧昧的呆呆猫·2023-08-17 11:59

ubuntu20安装tensorRT

大体来说安装的方法有两种：用run安装cuda,用wheel安装tensorrt，好处是可以自己选驱动的版本；（大多数人选择的的方法，也是本文介绍的方法）如果想安装tensorRT的deb版本，cuda

·2023-08-16 10:19

模型量化转int8

在模型部署阶段，考虑到模型大小，通常会做量化，其中一种方式是把模型输出转成int8，这样可以节省存储空间。

jp_666·2023-08-16 00:55

清北「学渣」创业心路：AI 新时代已来，不参与对不起自己

关键词：AIGCOAISIS团队大模型部署本文首发自HyperAI超神经微信公众平台~黑客马拉松是一种源于美国硅谷等地的技术活动，其具体方式是汇

·2023-08-15 16:52

大模型时代和传统机器学习时代工具栈侧重点有所不同

我们认为AI=Data+Code，历经数据准备、模型训练、模型部署、产品整合，分环节看：►数据准备：高质量标注数据、特征库需求持续，合成数据或成未来趋势。

LCHub低代码社区·2023-08-15 15:13

训练自己的图像分类模型部署在手机设备

这里使用aidlux在手机上使用摄像头作为输入，利用aidlux提供的接口载入模型，实时推理使用代码模版，将模型替换为自己的，看看演示效果，我的手机比较卡，版本太老，所以效果差点，你也可以使用比较新的设备来运行

合格的程序员·2023-08-14 23:18

onnx 需要指定provider

ValueError:ThisORTbuildhas['TensorrtExecutionProvider','CUDAExecutionProvider','CPUExecutionProvider'

落花逐流水·2023-08-14 15:18

Pytorch通过LIBTORCH实现C++部署

C++部署模型在人工智能领域，Python受到学术界的追捧，模型训练比模型部署性能更加重要。然而在实际终端部署方面，低延迟、可移植性和可适用性的需求使得Python成为一个比较差的语言。

Thomas_xiaoding·2023-08-14 14:18

7.2.tensorRT高级(2)-学习深度学习中涉及的线程知识

目录前言1.多线程2.问答环节2.1线程启动相关问题2.2线程启动函数参数相关问题总结前言杜老师推出的tensorRT从零起步高性能部署课程，之前有看过一遍，但是没有做笔记，很多东西也忘了。

爱听歌的周童鞋·2023-08-14 07:54

AI Infra工具关键能力解析：数据准备、模型训练、模型部署与整合

在预训练大模型时代，我们可以从应用落地过程里提炼出标准化的工作流，AIInfra的投资机会得以演绎。传统ML时代AI模型通用性较低，项目落地停留在“手工作坊”阶段，流程难以统一规范。而大规模预训练模型统一了“从0到1”的技术路径，具备解决问题的泛化能力，能够赋能“从1到100”的各类应用，并存在相对标准化的工作流，由此衍生出AIInfra投资机会。GPT4的开发经验也体现专业分工的必要性：根据Op

LCHub低代码社区·2023-08-14 04:30

8.1.tensorRT高级(3)封装系列-模型编译过程封装，简化模型编译代码

目录前言1.模型编译过程封装2.问答环节总结前言杜老师推出的tensorRT从零起步高性能部署课程，之前有看过一遍，但是没有做笔记，很多东西也忘了。这次重新撸一遍，顺便记记笔记。

爱听歌的周童鞋·2023-08-13 23:43

7.3.tensorRT高级(2)-future、promise、condition_variable

目录前言1.生产者消费者模式2.问答环节总结前言杜老师推出的tensorRT从零起步高性能部署课程，之前有看过一遍，但是没有做笔记，很多东西也忘了。这次重新撸一遍，顺便记记笔记。

爱听歌的周童鞋·2023-08-13 23:13

7.4.tensorRT高级(2)-使用RAII接口模式对代码进行有效封装

目录前言1.RAII接口模式2.问答环节总结前言杜老师推出的tensorRT从零起步高性能部署课程，之前有看过一遍，但是没有做笔记，很多东西也忘了。这次重新撸一遍，顺便记记笔记。

爱听歌的周童鞋·2023-08-13 23:13

7.5.tensorRT高级(2)-RAII接口模式下的生产者消费者多batch实现

目录前言1.RAII接口模式封装生产者消费者2.问答环节总结前言杜老师推出的tensorRT从零起步高性能部署课程，之前有看过一遍，但是没有做笔记，很多东西也忘了。这次重新撸一遍，顺便记记笔记。

爱听歌的周童鞋·2023-08-13 23:41

TensorRT的环境搭建及使用

本文主要简要介绍TensorRT的环境搭建及如何使用。环境安装我这里使用的是TensorRT-5.1.5.0版本，其他版本可能会有一些出入。

SHY_VWind·2023-08-13 19:43

Datawhale-AI夏令营:脑PET图像分析和疾病预测挑战赛baseline解读

接着，打印出CUDA版本和是否可用GPU，并将模型部署到GPU上（如果可用）。接下来是数据预处理的部分。通过glob.glob函数获取训练和测试图像的路径，并对其进行随机化。

一起努力啊～·2023-08-13 05:40

2023华为产品测评官－开发者之声 + 华为云ModelArts试用体验心得

ModelArts试用体验心得文章目录2023华为产品测评官－开发者之声+华为云ModelArts试用体验心得一、活动介绍二、华为云ModelArts简介三、AIGallery简介步骤1：订阅模型步骤2：使用订阅模型部署在线服务步骤

caoxiaoye·2023-08-13 02:55

tensorRT_Pro 项目实践

参考：https://github.com/shouxieai/tensorRT_Pro/blob/main/tutorial/README.zh-cn.md前提：https://www.cnblogs.com

理心炼丹·2023-08-12 18:42

Tensorrt导出engine文件加密（Windows&C++版）

扯皮的话：为了优化模型的inference，TensorRT会根据网络的定义执行优化包括特定平台的优化并生成inferenceengine。

@会飞的毛毛虫·2023-08-12 15:46

ubuntu20.04 安装 cuda11.8 + cuDNN v8.9.0 (July 11th, 2023), for CUDA 11.x + TensorRT-8.6.1

根据文档：https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/archives/tensorrt-861/install-guide/index.htmlTensorRT8.6.1

理心炼丹·2023-08-12 08:16

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