模型部署（tensorRT) 第19页

TensorRT8 meets Python(三) Onnx+TensorRT推理(案例基于yolov5 6.0)

1.前言在前面两篇我们介绍了TensorRT的环境部署以及TensorRT的功能性介绍。

吸欧大王·2023-07-26 04:57

pytorch模型转ONNX转TensorRT，模型转换和推理部署

一、pth模型转ONNXimportosimportsysimporttorchimportnumpyasnpfromfeat.modelimportResNet # 导入自己的模型类defload_checkpoint(checkpoint_file,model):"""Loadsthecheckpointfromthegivenfile."""err_str="Checkpoint'{}'n

mzgong·2023-07-26 04:56

pt网络转onnx、tensorRT模型记录贴

onnx、trt转换及推理pt转onnxonn转trt模型onnx推理trt推理心得pt转onnx此处的model在运行时替换为自己的网络结构即可"""如果保存的是模型参数"""importtorchimporttorchvision.modelsasmodelstorch_model=torch.load("test.pth")#pytorch模型加载model=models.resnet50(

一休哥※·2023-07-26 04:25

Stable Diffusion在各种显卡上的加速方式测试，最高可以提速211.2%

所以研究人员就创造了各种提高其速度的方式，比如Xformers、Aitemplate、TensorRT和onflow。在本文中我们将对这些加速方法进行了一系列对比测试。

deephub·2023-07-25 21:45

tensorRT搭建mlp网络教程(C++)

提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、简单介绍tensoorrt二、环境搭建-visualstudio1.环境搭建前提1.环境搭建步骤三、tensorrt搭建MLP

tangjunjun-owen·2023-07-25 15:36

tensorRT部署分类网络resnet与性能验证教程(C++)

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、pytorch构建分类网络基于torchvision构建resnet网络获得wts文件获得onnx文件二、tensorrt

tangjunjun-owen·2023-07-25 15:36

TensorRT用自带trtexec实现onnx转engine的用法说明

TensorRT自带的trtexec在bin目录下，是一个可执行文件。

yhwang-hub·2023-07-24 15:58

TensorRT笔记(14)部署TensorRT优化模型

部署TensorRT优化模型13.部署TensorRT优化模型13.1云端部署13.2部署到嵌入式系统13.部署TensorRT优化模型创建包含优化推理模型的计划文件后，可以将该文件部署到生产环境中。

yhwang-hub·2023-07-24 15:27

TensorRT笔记(9)使用空张量

和空张量8.3插件和空张量8.4IRNN层和空张量8.5IShuffleLayer和空张量8.6ISliceLayer和空张量8.7IConvolutionLayer和空张量8.使用空张量NVIDIA®TensorRT

yhwang-hub·2023-07-24 15:57

TensorRT笔记(13)使用多实例GPU（MIG）

使用DLA12.使用多实例GPU（MIG）12.1GPU分区12.2对TensorRT应用程序的影响12.3配置NVIDIAMIG12.使用多实例GPU（MIG）多实例GPU或MIG是NVIDIAAmpereGPU

yhwang-hub·2023-07-24 15:57

LLM系列 | 02: Vicuna简介及模型部署实测

今天这篇小作文主要介绍Vicuna模型、基于官方模型13B模型部署服务及对话实测。更多、更新文章欢迎关注微信公众号：小窗幽记机器学习。

JasonLiu1919·2023-07-23 09:54

基于web端的深度学习模型部署

1.1web服务与技术框架下面以ResNet50预训练模型为例，旨在展示一个轻量级的深度学习模型部署，写一个较为简单的图像分类的RESTAPI。主要技术框架为Keras+Flask+Redis。

芯光智能·2023-07-23 01:38

深度学习模型部署的几种方法

由于模型训练完之后需要上线部署，这个过程中需要将模型集成到当前的软件架构中，因此要根据软件架构考虑模型的实际部署方法。目前来看主流的部署方法有以下几种方案：1.python服务接口在python服务器上部署模型文件，给出一个http服务，后台通过这个服务就可以调用模型进行输入输出了。优点：算法与后端的工作界限明显，不需要特别多的沟通；在使用模型前还需要进行数据预处理，不需要额外再进行代码迁移。缺点

donruo·2023-07-23 01:07

ptq和qat后导出的onnx模型转换为 tensorRT 的int8模型注意事项

ptq和qat后导出的onnx模型转换为tensorRT的int8模型注意事项1.带有QDQ节点的onnx模型,无法转换为fp16精度的trt模型,仅仅可以用于转换int8精度的trt模型;2.onnx

_kx_·2023-07-22 13:16

TensorRT教程17：使用混合精度--fp32、fp16、int8（重点）

TensorRT使用混合精度五种精度类型kFLOAT//!

米斯特龙_ZXL·2023-07-22 13:15

ONNX转TensorRT(FP32, FP16, INT8)

本文为Python实现，C++实现链接模型量化若还没有配置环境（CUDA，CUDNN，TensorRT），请移至C++实现中查看环境配置方法支持三种不同精度的量化模型单精度量化(FP32)模型半精度量化

田小草儿·2023-07-22 13:14

python中的tensorRT环境部署

本次环境部署，是在docker下，硬件cuda11.2，双GPU；需要的tensorRT8.2.1，从tensorRT安装包名称上，就可以得到匹配的CUDA和cudnn版本分别是：CUDA10.2，cudnn8.2

123小星星·2023-07-20 16:05

【模型部署】c++调用tensorRT的模型（engine）

将分割模型就行腾搜人RT转化后得到engine，该博客主要是针对c++调用tensorRT的模型文件engine文章目录1.框架2.main_tensorRT（exe）2.1LoadCathodeHeadEngine

只搬烫手的砖·2023-07-20 16:35

Linux上TensorRT环境配置【以YOLOX为例】

前言以YOLOX的tensorrt环境配置为例，记录安装步骤以及过程中遇到的一些问题LinuxOS：Ubuntu20.04CUDAToolkit（cuDNN）：11.6python：3.9.16pytorch

Morejay·2023-07-20 16:33

tensorRT 模型部署

讲解：模型经过训练之后终端部署之前都会有一个模型转换的过程，英伟达也不例外，模型转换的过程其实是一个模型优化与加速的过程，里面包含着引擎对模型的一系列操作，比如说layer级的融合，权重的量化、图层的切割，子图硬件层面的自适应、内存的分配等等讲解：这里说的就是layer级的融合，左边是训练出来的模型，右边是将卷积、偏置、激活层进行了一个融合之后的模型，对比一下少了三分之二的layer，这样的做的目

CindyWangry·2023-07-20 16:33

tensorrt部署深度学习模型

GitHub-NVIDIA/TensorRT:TensorRTisaC++libraryforhighperformanceinferenceonNVIDIAGPUsanddeeplearningaccelerators.TensorRTisaC

a flying bird·2023-07-20 16:33

【模型部署】TensorRT的安装与使用

文章目录1.TensorRT的安装1.1cuda/cudnn以及虚拟环境的创建1.2根据cuda版本安装相对应版本的tensorRT2.TensorRT的使用2.1直接构建2.2使用PythonAPI构建

只搬烫手的砖·2023-07-20 16:32

ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorrt‘

并不是所有的平台都支持tensorrt的python库。

脆皮茄条·2023-07-20 12:26

Nvidia Jetson NX 使用tensorrt, ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorrt’

1.确保tensorrt已安装且可用。

STU_11wxzou·2023-07-20 12:25

ModuleNotFoundError: No module named ‘cuda‘、‘tensorrt‘

Nomodulenamed‘cuda’python-mpipinstall--upgradepippipinstallcuda-python2、ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘tensorrt

锦鲤AI幸运·2023-07-20 12:54

TensorRT maskrcnn windows下使用自己的数据集（一）

maskrcnn源码：https://github.com/matterport/Mask_RCNN--前向推理环境：系统：windows10工具：CUDA10.0.130、cudnn7.6.3.30、TensorRT7.0.0.11IDE

半笔闪·2023-07-20 05:15

【深度学习】模型部署的错误整理

目录Pytorch部署错误jetsonnano部署错误Pytorch以及其他框架部署错误1_错误1：torch.nn.modules.module.ModuleAttributeError:'MainNet'objecthasnoattribute'copy'解决方法：重新打包pt文件，进行加载1_错误2：TypeError:argumentforrectangle()givenbyname('t

阳一子·2023-07-19 22:40

深度学习模型部署docker+TensorFlow Serving

系统环境：1、按照docker，官网有详细步骤，根据自己的系统选择相关教程就可。2、镜像拉取dockerpulltensorflow/serving如果超时可以使用国内镜像。dockerpullregistry.docker-cn.com/tensorflow/serving出现如下类似画面则表示成功。3.克隆仓库，创建文件目录并克隆仓库mkdir-p/tmp/tfservingcd/tmp/tf

我真不会写代码·2023-07-19 11:43

使用onnx和onnxruntime完成模型部署

模型部署定义深度学习模型部署是指训练好的模型在特定环境中运行的过程。

chen_zn95·2023-07-19 10:23

c++配置yolov5痛点总结

配置参考文章：(174条消息)YOLOv5TensorrtPython/C++部署_yolov5c++部署_一笑奈何LHY的博客-CSDN博客

lucust·2023-07-19 03:48

Ultra-Fast-Lane-Detection-V2的tensorrt版本，c++程序，可以使用engine加速推理

1，参考地址：https://github.com/FeiYull/TensorRT-Alpha/tree/main/Ultra-Fast-Lane-Detection-v22，参考地址：https:/

鼾声鼾语·2023-07-19 02:06

CUDA11.1、cuDNN8.6.0、Tensorrt8.5.3，ubuntu20.04安装过程记录

CUD11.1下载地址：CUDAToolkitArchive|NVIDIADeveloper安装：wgethttps://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.1.1/local_installers/cuda_11.1.1_455.32.00_linux.runsudoshcuda_11.1.1_455.32.00_linux.run对于不是

C++有手就行·2023-07-18 23:23

tensorrt “Dims“ is undefined解决

找了很久，后来发现是因为TensorRT更新导致，我使用的是TensorRT8.5.3降级到TensorRT8.4.2就好了TensorRT下载安装配置参考：CUDA11.1、cuDNN8.6.0、Tensorrt8.5.3

C++有手就行·2023-07-18 23:23

jetson nano: python调用yolov5-v6.0的tensorrt加速的c++代码，推理速度稳定在12fps，显存占用在0.8G以内

目录1.问题2.准备2.1.下载yolov5-v6.0和Yolov5_Tensorrt_Win10源码2.2.编译Yolov5_Tensorrt_Win102.3.生成engine文件3.python调用

wangxinRS·2023-07-18 16:23

机器学习模型的部署上线方式

1.谈谈机器学习模型的部署：https://www.jianshu.com/p/ad2bfc08b9e2随着机器学习的广泛应用，如何高效的把训练好的机器学习的模型部署到生产环境，正在被越来越多的工具所支持

酒酿小圆子～·2023-07-18 15:37

TensorRT和DLA(Deep Learning Accelerator)

TensorRT和DLA(DeepLearningAccelerator)点击此处加入NVIDIA开发者计划文章目录TensorRT和DLA(DeepLearningAccelerator)1.RunningOnDLADuringTensorRTInference1.1

扫地的小何尚·2023-07-18 13:30

NVIDIA Deep Learning Accelerator (DLA) 输入输出的几种张量格式

模型部署文章目录模型部署TensorRT输入/输出张量的格式LINEAR前言参考TensorRT输入/输出张量的格式输入/输出张量的格式。插件和网络I/O张量都使用此枚举。

工头阿乐·2023-07-18 13:29

TensorRT程序实现

搭建流程模型转换及预测通用函数编写定义一个G数据占用内存量defGiB(val):returnval*1ONNX-->TensorRTpytorch-->ONNX"1.转换为onnx"input_name

Runjavago·2023-07-18 13:02

4.6.tensorRT基础(1)-实际模型上onnx文件的各种操作

目录前言1.onnx1.1读取节点1.2修改节点1.3替换节点1.4删除节点1.5修改input和output1.6预处理的接入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

爱听歌的周童鞋·2023-07-17 04:25

4.5.tensorRT基础(1)-onnx文件及其结构的学习，编辑修改onnx

onnx1.2读取onnx1.3创建onnx1.4编辑onnx1.5onnx总结1.6本节知识点2.补充知识2.1Protobuf2.1.1Protobuf简介2.1.2基本使用流程总结前言杜老师推出的tensorRT

爱听歌的周童鞋·2023-07-17 04:55

4.4.tensorRT基础(1)-模型推理时动态shape的具体实现要点

目录前言1.动态shape2.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·2023-07-17 04:54

4.3.tensorRT基础(1)-实现模型的推理过程

目录前言1.inference案例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·2023-07-17 04:49

Linux下安装CUDA、CUDNN、TensorRT

Ubuntu20.04CUDA11.8CUDNN8.6.0TensorRT8.5.2CUDAwgethttps://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/

shen_xw·2023-07-17 03:07

ML&DEV[1] | 机器学习数学基础入门线路

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，欢迎大家关注！

机智的叉烧·2023-07-17 03:45

LoRA: 大模型快速训练的秘诀

LoRALORA:LOW-RANKADAPTATIONOFLARGELANGUAGEMODELS核心思路是对模型参数做低秩分解，仅训练分解后的参数，模型部署也需额外保存低秩参数，计算时加上低秩参数部分。

从流域到海域·2023-07-16 22:18

【AI模型部署】基于gradio和python的网页交互界面（web-ui）——简易使用方法

使用gradio，只需在原有的代码中增加几行,快速部署机器学习模型，就能自动化生成交互式web页面，并支持多种输入输出格式，比如图像分类中的图>>标签，超分辨率中的图>>图等。同时还支持生成能外部网络访问的链接，能够迅速让你的朋友，同事体验你的算法。参考https://gradio.app/demos/https://www.machinelearningnuggets.com/gradio-tu

曾小蛙·2023-07-16 19:47

【深度学习】计算机视觉（十）——Faster RCNN（实践篇）

RK_Dangerous·2023-07-16 17:19

大模型部署避坑指南--OSError: Unable to load weights from pytorch checkpoint file for

问题描述：OSError:Unabletoloadweightsfrompytorchcheckpointfilefor'/home/aistudio/vicuna-7b-delta-v0/pytorch_model-00001-of-00002.bin'at'/home/aistudio/vicuna-7b-delta-v0/pytorch_model-00001-of-00002.bin'.I

bulucc·2023-07-16 17:12

【深入了解PyTorch】PyTorch的优势

PyTorch】PyTorch的优势PyTorch的优势动态计算图Pythonic风格直观的调试和可视化社区支持和迁移能力PyTorch的特定应用场景优势自然语言处理（NLP）计算机视觉（CV）迁移学习和模型部署结论

prince_zxill·2023-07-16 08:50

（24）目标检测算法之YOLOv6 (2)量化与部署详解

目标检测算法之YOLOv6(2)量化与部署详解详解量化训练方式详解部署方法：onnx、openvnio、tensorrtYLOLOv6目前发布的模型：从模型大小方面来看，可分为微小型(Nano)，小(Small

明月醉窗台·2023-07-15 23:26

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