模型部署（tensorRT)

Windows下TensorRT部署Yolov5s

1、准备GTX1050CUDA11.4cudnn8.9.1.23TensorRT-8.6.1.62、代码#include"NvInfer.h"#include"NvOnnxParser.h"#include
Goodness2020·2023-08-01 13:31

深度学习实践——模型部署优化实践

系列实验深度学习实践——卷积神经网络实践：裂缝识别深度学习实践——循环神经网络实践深度学习实践——模型部署优化实践深度学习实践——模型推理优化练习源码：1.对应的github地址https://github.com
Asionm·2023-08-01 10:50

深度学习实践——模型推理优化练习

系列实验深度学习实践——卷积神经网络实践：裂缝识别深度学习实践——循环神经网络实践深度学习实践——模型部署优化实践深度学习实践——模型推理优化练习深度学习实践——模型推理优化练习模型推理优化练习架构设计练习知识蒸馏练习模型剪枝练习参数量化练习算式检测模型压缩优化未优化前模型的大小与速度算式检测模型剪枝算式检测模型量化算式识别模型压缩优化实验结论源码地址
Asionm·2023-08-01 10:50

深度学习实践——卷积神经网络实践：裂缝识别

深度学习实践——卷积神经网络实践：裂缝识别系列实验深度学习实践——卷积神经网络实践：裂缝识别深度学习实践——循环神经网络实践深度学习实践——模型部署优化实践深度学习实践——模型推理优化练习深度学习实践—
Asionm·2023-08-01 10:48

CUDA编程教学 | CUDA内存模型（寄存器/本地内存/共享内存等）

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【CUDA】获取CUDA实战书籍！
自动驾驶之心·2023-08-01 03:27

Jetson NX和Nano上使用TensorRT部署YOLOv4模型速度测试

Jetson板卡算力对比以及NX和Nano板卡上TensorRT加速测试前言JetsonCUDA算力表：XavierNX上TensorRT测试：Nano上TensorRT推理测试：前言 以下所有测试基于
枸杞叶儿·2023-08-01 02:17

如何用C++来部署深度学习模型libtorch

知乎回答在服务器上部署，可以采用TensorRT加速；在CPU或FPGA上部署可以采用OpenVINO加速；或者也可以采用框架对应的C++库，比如pytorch提供的libtorch库；针对这些方案的部署方式可以参考我的文章
AIchiNiurou·2023-07-31 16:35

Pytorch TensorRT 安装使用流程

1.安装GPU驱动与Cudnn（注意版本对应）2.安装TensorRT安装流程1安装流程23.权值.pth文件转为Onnx3.Onnx文件本地化.engine文件（与本机算力有关）执行命令：trtexec
廷益--飞鸟·2023-07-31 14:53

深度学习实践——循环神经网络实践

系列实验深度学习实践——卷积神经网络实践：裂缝识别深度学习实践——循环神经网络实践深度学习实践——模型部署优化实践深度学习实践——模型推理优化练习代码可见于：深度学习实践——循环神经网络实践0概况1架构实现
Asionm·2023-07-31 13:56

TensorRT推理手写数字分类（二）

系列文章目录（一）使用pytorch搭建模型并训练（二）将pth格式转为onnx格式文章目录系列文章目录前言一、ONNX是什么？二、如何将pth转为onnx1.代码解析1.加载参数2.导出ONNX文件2.检验ONNX模型是否正确三、ONNXRuntime1.安装ONNXRuntime包2.验证模型是否正确总结前言  上一节我们已经成功搭建好了模型，并进行训练和保存为pth文件，本小节我们介绍如何将
做个爱笑的大男孩·2023-07-31 11:10

6.3.tensorRT高级(1)-yolov5模型导出、编译到推理（无封装）

目录前言1.YOLOv5导出2.YOLOv5推理3.补充知识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·2023-07-31 09:46

6.2.tensorRT高级(1)-第一个完整的分类器程序

目录前言1.CNN分类器2.补充知识2.1知识点2.2智能指针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。
爱听歌的周童鞋·2023-07-31 09:15

6.1.tensorRT高级(1)-概述

目录前言1.tensorRT高级概述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·2023-07-31 09:15

TensoRT量化第四课：PTQ与QAT

目录PTQ与QAT注意事项一、2023/5/8更新二、2023/5/12更新前言1.TensorRT量化2.PTQ3.QAT4.QAT实战4.1环境配置4.2pytorch_quantization简单示例
爱听歌的周童鞋·2023-07-31 09:45

tensorRT模型性能测试

目录前言1.模型训练1.1模型1.2数据集1.3xml2yolo1.4yolo2json1.5json2yolo1.6训练2.TRT模型转换2.1YOLOv5ONNX导出2.2YOLOv6ONNX导出2.3YOLOv5engine生成2.4YOLOv6engine生成3.TRT模型测试3.1YOLOv5enginemAP测试3.2YOLOv5engine速度测试3.3YOLOv6enginemAP
爱听歌的周童鞋·2023-07-31 09:13

【论文笔记】神经网络压缩调研

ParameterQuantization（参数量化）量化和二进制化伪量化ArchitectureDesign（DepthSeparableConvolution）分解卷积背景 小模型，参数少，容易将ML模型部署在资源有限的设备上
MoonpieXia·2023-07-31 05:25

Ubuntu yolov5.7.0加速部署

yolov5部署1.下载tensorrt和yolov5.7.0版本gitclone-bv7.0https://github.com/ultralytics/yolov5.gitgitclone-byolov5
小飞龙程序员·2023-07-30 04:04

OnnxRuntime TensorRT OpenCV::DNN性能对比(YoloV8)实测

1.前言之前把ORT的一套推理环境框架搭好了,在项目中也运行得非常愉快,实现了cpu/gpu,fp32/fp16的推理运算,同onnx通用模型在不同推理框架下的性能差异对比贴一下,记录一下自己对各种推理框架的学习状况YoloV8模型大小模型名称参数量NANO3.2M......2.CPU篇CPU推理框架性能比较框架推理耗时([email protected])/msOnnxRuntime95DNN
DennisJcy·2023-07-29 08:05

Win10下安装TensorRT

Win10下安装TensorRT前言相关介绍Win10下安装TensorRT查看cuda版本下载tensorrt8.xx版本，适用于Windows的cuda11.x的版本解压下载好的压缩包使用pip下载
FriendshipT·2023-07-29 05:48

初窥TensorRT

简介TensorRT是Nvidia推出了一套加速库，针对神经网络计算做出一系列优化。优化内容：合并一些层1,1Conv、BN、ReLu合并成一个CBR层1.2取消Concat层。
_xuyue·2023-07-29 03:17

车辆行人检测数据集_开源 | 相机和激光雷达融合的行人车辆检测跟踪

GitHub上发现了一个开源项目,关于相机和激光雷达融合的行人车辆检测跟踪.项目https://github.com/tier4/AutowareArchitectureProposal安装编译如果你已经安装了tensorRT
weixin_39602569·2023-07-28 20:00

大模型部署框架 FastLLM 简要解析

0x0.前言本文主要是对FastLLM做了一个简要介绍，展示了一下FastLLM的部署效果。然后以chatglm-6b为例，对FastLLM模型导出的流程进行了解析，接着解析了chatglm-6b模型部分的核心实现。最后还对FastLLM涉及到的优化技巧进行了简单的介绍。0x1.效果展示按照https://github.com/ztxz16/fastllm中README教程编译fastllm之后，
just_sort·2023-07-28 18:16

大模型部署框架 FastLLM 实现细节解析

0x0.前言接着大模型部署框架FastLLM简要解析这篇文章首先梳理了一下FastLLM的调用链和关键的数据结构，然后解析了FastLLM的一些实现细节和CPU/GPU后端实现采用的优化技巧。
just_sort·2023-07-28 18:44

交互式AI技术与模型部署：使用Gradio完成一项简单的交互式界面

下面的这段代码使用Gradio库创建了一个简单的交互式界面。用户可以输入名称、选择是早上还是晚上、拖动滑动条来选择温度，然后点击"Launch"按钮，界面会显示相应的问候语和摄氏度温度。例如，如果用户输入"John"，勾选复选框表示是早上，滑动条选择30度，界面可能会显示"GoodmorningJohn.Itis30degreestoday."并返回摄氏度温度值。完整实现代码：importgrad
源代码杀手·2023-07-28 17:00

交互式AI技术与模型部署：bert-base-chinese模型交互式问答界面设置

使用Gradio实现QuestionAnswering交互式问答界面，首先你需要有一个已经训练好的QuestionAnswering模型，这里你提到要使用bert-base-chinese模型。Gradio支持PyTorch和TensorFlow模型，所以你需要将bert-base-chinese模型转换成PyTorch或TensorFlow格式，以便在Gradio中使用。在这里，我将演示如何使用
源代码杀手·2023-07-28 17:24

【YOLO】yolov5+TensorRT推理

YOLO系列学习上一章【YOLO】添加注意力机制（SE、CBAM、ECA、CA）文章目录YOLO系列学习前言一、TensorRT工具包安装1.1查看本机系统版本、cuda、cudnn版本1.2下载TensorRT
IDONTCARE8·2023-07-28 17:49

【yolov8系列】将yolov8-seg 模型部署到瑞芯微RK3566上

前言之前记录过【yolov5系列】将模型部署到瑞芯微RK3566上，整体比较流畅，记录了onnx转rknn的相关环境配置，使用的rk版本为rknn-toolkit2-v1.4.0。
magic_ll·2023-07-28 17:49

模型部署系列 | 01: 基于Triton部署Resnet18(附完整代码，建议收藏)

今天开始一个新专题：模型部署。本文作为作为模型部署系列的开篇，主要介绍如何使用TritonServer部署Pytorch格式的模型，并利用NVIDIA官方提供的工具进行服务性能测试。
JasonLiu1919·2023-07-28 07:23

jetson上虚拟环境报错module ‘tensorrt‘ has no attribute ‘volume‘

该错误是因为在虚拟环境软链接的时候，不能只软链接tensorrt.so而是要把原先主环境下所有有关tensorrt的文件夹全部软链接，不然会导致函数缺少，tensorrt7没有这个问题tensorrt8
他日若得脱身法·2023-07-28 04:59

jetson填坑-单独安装cuda，cudnn，tensorrt任意适用版本

前言jetson无法单独安装cuda，cudnn，tensorrt的解决方法，比下载SDKmanager刷机安装简单好多倍这个方法是直接下载deb包安装，deb包安装网站https://repo.download.nvidia.com
他日若得脱身法·2023-07-28 04:58

13、ffmpeg使用nvidia显卡对OAK深度相机进行解码和编码

简单使用nvidia的硬件解码进行oak相机的编码和解码学习一、在本机rtx3060配置好显卡驱动和cuda之后进行下面操作50、ubuntu18.04&20.04+CUDA11.1+cudnn11.3+TensorRT7.2
sxj731533730·2023-07-27 23:16

基于Syntiant TinyML Board与Edge Impulse的LED语音控制(Arduino/C++)

目录项目介绍硬件介绍神经网络模型数据采集网络训练模型部署业务逻辑程序功能展示总结【Funpack第二季第一期】基于SyntiantTinyMLBoard与EdgeImpulse的LED语音控制CSDN：
KafCoppelia·2023-07-27 21:20

【转载】MilkV Duo使用TPU推理pytorch模型

MilkVDuo的TPU推理Pytorch模型部署1.MilkVDuo开发板最近在朋友的推荐下，购入了一块国产RISC-V架构的MilkVDuo开发板，首先这个开发板价格很便宜才35块，并且支持TPU模型推理
算能开发者社区·2023-07-27 14:07

【TensorRT】动态batch进行推理

一、引言模型训练时，每次训练可以接受不同batch大小的数据进行迭代，同样，在推理时，也会遇到输入Tensor大小(shape)是不确定的情况，其中最常见的就是动态batch了。动态batch，故名思意，就是只batch大小不确定的情况，比如这次推理了一张图像，下次推理就需要同时推理两张图像。在Tensorflow中，定义一个动态batch的Tensor可以用-1来表示动态的维度 tf.place
there2belief·2023-07-27 09:28

tensorRT 多batch 推理

#include#include#include"NvInfer.h"#include"cuda_runtime_api.h"//cudainclude#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include"logging.h"#include"utils.hpp"#include#inclu
CindyWangry·2023-07-27 09:27

tensorRT多batch动态推理

tensorRT的多batch推理，导出的onnx模型必须是动态batch，只需在导出的时候，设置一个dynamic_axis参数即可。
一位不愿暴露自己的郑某人·2023-07-27 09:26

yolov8系列[四]-yolov8模型部署

yolov8系列[四]-yolov8模型部署jetson平台jetson平台0.安装环境1.下载源代码2.`.pt`转换模型转换为`.onnx`模型3.配置deepstream_yolo4.运行jetson
GeekPlusA·2023-07-27 06:29

DETR系列：RT-DETR实战部署

上篇文章介绍RT-detr的论文内容（RT-DETR论文解析），本篇文章介绍算法复现、tensorRT加速、python代码部署tensorRT测试单张图片或文件夹。
CV一闪一闪亮晶晶·2023-07-27 03:23

Driver、CUDA、CUDNN和TensorRT的关系【一】

文章目录1、Driver、CUDA、CUDNN和TensorRT的关系2、如何选择CUDA版本2.1如何选择CUDA版本的一个例子3、手动安装实操1、Driver、CUDA、CUDNN和TensorRT
全息数据·2023-07-27 02:38

C++基础知识点整理笔记（一）

一直想尝试自己动手构建一个简单的深度学习训练框架，包括数据读取与处理、PS、NN前后向传播、模型save和load、不同训练方式（offline/online.etc）、指标监控、模型部署等部分,去深入研究内部深度学习训练框架及
学长是个程序员·2023-07-26 17:00

【如何训练一个中译英翻译器】LSTM机器翻译模型部署之onnx（python）（四）

系列文章【如何训练一个中译英翻译器】LSTM机器翻译seq2seq字符编码（一）【如何训练一个中译英翻译器】LSTM机器翻译模型训练与保存（二）【如何训练一个中译英翻译器】LSTM机器翻译模型部署（三）
六五酥·2023-07-26 11:05

【如何训练一个中译英翻译器】LSTM机器翻译模型部署之ncnn（python）（五）

系列文章【如何训练一个中译英翻译器】LSTM机器翻译seq2seq字符编码（一）【如何训练一个中译英翻译器】LSTM机器翻译模型训练与保存（二）【如何训练一个中译英翻译器】LSTM机器翻译模型部署（三）
六五酥·2023-07-26 11:05

【如何训练一个中译英翻译器】LSTM机器翻译模型训练与保存（二）

系列文章【如何训练一个中译英翻译器】LSTM机器翻译seq2seq字符编码（一）【如何训练一个中译英翻译器】LSTM机器翻译模型训练与保存（二）【如何训练一个中译英翻译器】LSTM机器翻译模型部署（三）
六五酥·2023-07-26 11:35

【如何训练一个中译英翻译器】LSTM机器翻译seq2seq字符编码（一）

系列文章【如何训练一个中译英翻译器】LSTM机器翻译seq2seq字符编码（一）【如何训练一个中译英翻译器】LSTM机器翻译模型训练与保存（二）【如何训练一个中译英翻译器】LSTM机器翻译模型部署（三）
六五酥·2023-07-26 11:34

【如何训练一个中译英翻译器】LSTM机器翻译模型部署（三）

系列文章【如何训练一个中译英翻译器】LSTM机器翻译seq2seq字符编码（一）【如何训练一个中译英翻译器】LSTM机器翻译模型训练与保存（二）【如何训练一个中译英翻译器】LSTM机器翻译模型部署（三）
六五酥·2023-07-26 11:32

C++基础知识点整理笔记（一）

一直想尝试自己动手构建一个简单的深度学习训练框架，包括数据读取与处理、PS、NN前后向传播、模型save和load、不同训练方式（offline/online.etc）、指标监控、模型部署等部分,去深入研究内部深度学习训练框架及
爱敲代码的学长·2023-07-26 06:25

5.5.tensorRT基础(2)-封装插件过程，并实现更容易的插件开发

目录前言1.插件封装2.补充知识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·2023-07-26 04:04

5.6.tensorRT基础(2)-学习编译int8模型，对模型进行int8量化

目录前言1.Int8量化2.补充知识2.1知识点2.2其它知识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·2023-07-26 04:04

5.4.tensorRT基础(2)-学习第一个插件的编写

目录前言1.插件2.补充知识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·2023-07-26 04:04

5.2.tensorRT基础(2)-使用onnx解析器来读取onnx文件（源码编译）

目录前言1.ONNX解析器2.libnvonnxparser.so3.源代码编译4.补充知识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·2023-07-26 04:59
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