模型部署（tensorRT) 第23页

jetson 最全jetpack5.1安装记录,跟着做就行(含bug报错处理)

使用vnc1.4pip换源和安装1.5pycharm安装2pytorch环境搭建2.1安装miniforge建立虚拟环境2.2torch,torchvision的安装2.3opencv的安装2.4安装tensorrt2.5

忆闻笛·2023-04-13 23:59

windows下tensorRT的安装

目的使用tensorRT进行网络模型部署，加快推理速度方法安装tensorRT的过程并不麻烦，主要是需要对各种组件的版本进行匹配主要的前置安装套件有：1、CUDA2、cuDNN3、pyCUDA4、tensorflow

左接左路·2023-04-13 12:27

pycuda SystemError: initialization of _driver raised unreported exception

出现问题在运行tensorRT时出现pyCuda运行报错，问题截图如下：这种情况一般是由于pyCuda对应的numpy版本问题使用语句即可解决pipinstall-Unumpy

左接左路·2023-04-13 12:27

Chatgpt 实践经验分享

模型部署：完成模型训练之

luffy_fe·2023-04-13 09:48

【Pytorch源码模板】深度学习代码：各种骨干网（分类、分割、轻量化、姿态、识别）、注意力、Loss、可视化、数据增强（十万行代码整理，超强模板，入门即精通不是梦）

目录1.前言2.源码框架3.数据增强和网络正则化方法4.模型4.1各种骨干网络4.2.大量注意力机制4.3.轻量型网络4.4生成对抗网络GAN4.5其他常用网络5.模型部署6.pytorch-loss7

诸葛灬孔暗·2023-04-12 23:06

【精华】NanoDet Plus之ncnn部署（Linux）

目录（1）准备工作（2）操作步骤step1step2step3（3）参考教程本项目实现在linux平台使用ncnn部署NanoDetPlus模型的功能，内容亲测有效，可作为通用ncnn模型部署参考项目。

LeeZhao@·2023-04-12 22:23

PaddleDetection针对C#的win10平台模型部署全套流程教程(附疑难解决方案)

目录一.环境配置1.1基础开发环境1.2软件配置环境1.3Cmake编译1.4在VS2019下进行调试二.C#移植部署演示2.1修改main.cc文件(定制化)2.2修改CMakeLists.txt文件2.3C#调用打包好的dll2.3.1C#窗体编写2.3.2C#窗体调用(定制化)三.参考文献由于官方并没有给出Paddledetection关于C#部署的tutorial，很多第三方的教程又不够具

东洋 Dongyang·2023-04-12 13:43

tensorRT的使用笔记！

几个重要概念binding：描述engine的输入输出端口。其实就是对输入输出端口的tensor描述其大小等信息。我们用cudaMalloc()函数为engine申请输入输出buff的时候需要查询使用这些信息。

技术猎人·2023-04-12 12:57

diffusion模型部署的一些bug和操作

我根据这篇文章实现diffusion的部署在自己电脑运行StableDiffusion和完整项目下载因为这个github工程改成这个名字了,放心整.链接为https://github.com/invoke-ai/InvokeAI具体为以下面向大海春暖花开鸡蛋宇航员骑在马上但是有些emmm还是不太行我估计是我说的太抽象了宇航员骑在马桶上人在海里飞芝士雪豹ikunemmm都是我同学让我生成的!!!!!

诶我就不告诉你·2023-04-12 10:40

【环境搭建：onnx模型部署】onnxruntime-gpu安装与测试（python）

ONNX模型部署环境创建1.onnxruntime安装2.onnxruntime-gpu安装2.1方法一：onnxruntime-gpu依赖于本地主机上cuda和cudnn2.2方法二：onnxruntime-gpu

JLGao的博客·2023-04-12 06:22

只依赖Tensorrt和opencv的yolov5源代码

simple_yolo.hpp#ifndefSIMPLE_YOLO_HPP#defineSIMPLE_YOLO_HPP/*简单的yolo接口，容易集成但是高性能*/#include#include#include#include#includenamespaceSimpleYolo{usingnamespacestd;enumclassType:int{V5=0,X=1};enumclassMod

python算法工程师·2023-04-12 04:36

目标检测——YOLOv6（十二）

在部署方面，YOLOv6支持GPU（TensorRT）、CPU（OPENVINO）、ARM（MNN、TNN、NCNN）等不同平台的部署，极大地简化工程部署时的适配工作。

Y.Z.Y.·2023-04-12 03:34

TensorRT创建Engine并推理engine

1.验证集数据集[email protected]@.5:.95:100%|██████████|84/all1000284230.4510.3740.3760.209pedestrians1000178330.7370.8550.880.609riders10001850.5450.4920.5210.256partially-visible-person100093350

智障学AI·2023-04-12 01:26

量化番外篇 | TensorRT-8的量化细节

作者|Oldpan编辑|oldpan博客点击下方卡片，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】技术交流群好久不见各位~这篇文章很久之前写完一直没有整理，最近终于是整理差不多了

自动驾驶之心·2023-04-12 00:55

yolov5模型PC端加速方法

最近工作中要对YOLOV5模型进行GPU加速，尝试过Tensorrt及Torch版本部署。下面做一下阶段总结，后期有新发现会持续更新。

One橙序猿·2023-04-11 21:38

YOLOV5 INT8 量化对比

结果对比了两种INT8量化,熵校准的量化有更高的速度，但是吧…1.TensorRT下的INT8量化:最小最大值校准(Min-MaxCalibration)最大最小值校准是一种INT8校准算法。

智障学AI·2023-04-11 21:36

【目标检测】YOLOv5推理加速实验：TensorRT加速

本问将讨论使用TensorRT加速以及半精度推理/模型量化等优化策略对检测加速的实际影响。

zstar-_·2023-04-11 21:32

编程代码基础技巧，File 、PCL、theta、Sophus、Velodyne、TensorRT、matlab、Lidar-FOV、平面法向量旋转

rostopicecho/turtle1/pose一、文件操作0:zip解压unzip-Ocp936test.zip//避免出现乱码unzip-Ogbkfile.zip或者python#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-importosimportsysimportzipfile#print"ProcessingFile"+sys.argv[1]file=

SensorFusion·2023-04-11 14:35

swintransformer tensorrt

tensorrt版本本次选用8.2.3,不需要自定义plugin,layernorm,gelu都能正确解析推理。argmax

josiechen·2023-04-11 13:28

AI面试第七弹(模型部署相关知识)

一、离线模型(Offline)离线模型存在于很多业务场景中，其中最常见的业务场景就是用在推荐系统的召回阶段，由于在推荐系统中，召回并不要求是实时的，可以根据业务的需要，调整成每天一次，或者每几个小时跑一次即可，因此，这类的模型，一般我们只需要使用Linux下的crontab定时任务脚本，每隔一段时间来启动一次就可以，然后将log文件输出到指定的文件下即可。这种方式一般来讲仅限离线模型的部署，其本质

加油11dd23·2023-04-11 10:31

在AWS上部署、监控和扩展机器学习模型

Cortex是一个将机器学习模型部署为生产网络服务的开源平

人工智能遇见磐创·2023-04-10 19:19

AI模型部署到Android端:模拟器App的生成与tensorflow模型的输入输出调试

本文是本人涉及深度学习模型部署到安卓端的第一项helloworld，初入安卓领域，若有写得不好的地方或有误的地方，欢迎指正，本教程从0到1实现，希望对你有帮助。

源代码杀手·2023-04-10 18:38

scikit 模型评价指标_如何将scikit学习模型部署到AWS

scikit模型评价指标Inthispost,itwillbeaboutdeployingascikit-learnmachinelearningmodelusingserverlessservicesbecauseitallowsustoletthemodeldeployandonlypayforthetimeitwillbeusedunlikeusingaserver.在本文中，它将涉及使用无

yuan xiong·2023-04-10 18:07

深度学习模型部署-triton

链接：https://www.zhihu.com/question/517971355/answer/2721126560以前学习过tf-server部署和移动端部署方式，今天发现一个新的部署方式，感觉不错，就学习一下。老潘用triton有两年多了，一直想写个教程给大家。顺便自己学习学习，拖了又拖，趁着这次换版本的机会，终于有机会了写了。triton作为一个NVIDIA开源的商用级别的服务框架，个

javastart·2023-04-10 18:06

模型部署学习--有三AI（视频要收费So没学完）

视频地址：深度学习之模型部署模型的整个使用流程从模型训练到部署一部署平台选择：1、在线服务器端部署，精度优先：大模型/分布式（如千亿级参数模型GPT-3）延迟不敏感（如以图搜图应用）2、离线嵌入式端部署

饿了就干饭·2023-04-10 18:33

flask 部署服务

通过flask与swag进行模型部署。1.建立方法,hello_word.pydefprint_text(x):result=x+"success"returnresult2.建立test_cont

Catherine_In_Data·2023-04-10 17:29

win下pytorch安装—cuda11.6 + cudnn8.4 + pytorch1.12 + tensorRT（pycuda）

安装目录一、cuda安装1.1、cuda版本选择1.2、下载安装二、cudnn安装三、pytorch安装四、tensorRT8.X安装写在前面博主这里装的是cuda11.7，最后一步tensorRT运行的时候有个

我宿孤栈·2023-04-10 15:38

RKNN模型部署（3）—— 模型转换与测试

文章目录1常用API介绍1.1rknn初始化及释放1.2rknn模型配置1.3PT模型加载1.4rknn模型转化1.5模型导出1.6rknn运行环境初始化1.7rknn模型推理1.8rknn性能评估2pth2pt3pt2rknn3.1界面转换3.2代码转换4测试4.1模型推理4.2量化后检测不出目标或精度大幅下降4.2.1模型训练注意事项4.2.2RKNN量化过程使用的Dataset4.2.3RK

机器人涮火锅·2023-04-10 10:57

RKNN模型部署（2）——环境配置

文章目录前言1、前期准备2、PC端环境配置2.1创建虚拟环境2.2依赖库安装2.3其他库安装3、虚拟端环境配置3.1安装Ubuntu系统3.2下载并安装anaconda3.3创建py36虚拟环境4、虚拟端安装RKNN-Toolkit4.1下载RKNN-Toolkit4.2安装RKNN-Toolkit4.3验证环境是否正确前言 RKNN支持许多框架训练的模型，但由于本人目前主要使用pytorch框

机器人涮火锅·2023-04-10 10:27

RKNN模型部署（4）—— 模型部署

文章目录1、简介2、模型部署流程1、简介 RKNNSDK为带有RKNPU的芯片平台提供C语言编程接口，用于用户部署RKNN模型。

机器人涮火锅·2023-04-10 10:27

CUDA编程：stream和Concurrency初探

总是在讲概念和写一些简单的helloworld似乎有些无聊，为了更好的去理解，咱们下一篇将以实战为主，使用tensorrt编写自己的plugin（其实是一直在介绍概念，我都有些困了，咱们一起写个项目玩玩

Mokingjay雨·2023-04-09 23:19

博客6：YOLOv5车牌识别实战教程：性能优化与部署

摘要：在本篇博客中，我们将介绍如何优化YOLOv5车牌识别系统的性能，以及如何将模型部署到实际应用中。我们将重点讨论模型压缩、加速技术和部署策略。

SYBH.·2023-04-09 20:40

TensorRT

TensorRT提高性能方式算子融合(层与张量融合)：简单来说就是通过融合一些计算op或者去掉一些多余op来减少数据流通次数以及显存的频繁使用来提速量化：量化即IN8量化或者FP16以及TF32等不同于常规

python算法工程师·2023-04-09 09:09

NVIDIA TX2--5--NVIDIA Jetson TX2 挂载128G 的SD卡

Yolov-1-TX2上用YOLOv3训练自己数据集的流程(VOC2007-TX2-GPU)Yolov--2--一文全面了解深度学习性能优化加速引擎---TensorRTYolov--3--TensorRT

明宇朗心·2023-04-09 05:25

TensorRT推理、NCNN推理、TVM推理、openvino推理

TensorRT推理#include#include"NvInfer.h"#include"NvOnnxParser.h"#include"NvInferPlugin.h"usingnamespacenvinfer1

qq-1590644938·2023-04-09 00:43

量化注意事项和模型设计思想

1、量化检测器时，尽量不要对DetectHead进行量化，一旦进行量化可能会引起比较大的量化误差；2、量化模型时，模型的First&SecondLayer也尽可能不进行量化（精度损失具有随机性）；3、TensorRT

python算法工程师·2023-04-08 21:13

yolov5量化具体流程

pipinstallpytorch-quantization--extra-index-urlhttps://pypi.ngc.nvidia.com方式2：源码编译安装gitclonehttps://github.com/NVIDIA/TensorRT.gitcdtools

python算法工程师·2023-04-08 21:13

极智开发 | ubuntu 安装 deepstream6.0

一些版本要求：Ubuntu18.04GStreamer1.14.5NVIDIAdriver470.63.01CUDA11.4TensorRT8.0.1文章目录1、安装依赖2、安装TensorRT8.0.13

极智视界·2023-04-08 18:23

数据挖掘的基础

数据偏差的处理4、数据的标准化5、特征选择三、数据建模1、分类问题2、聚类问题3、回归问题4、关联问题四、评估模型1、混淆矩阵与准确率指标2、评估数据的处理业务理解、数据理解、数据准备、构建模型、评估模型、模型部署

派大星先生c·2023-04-08 11:43

文心一言平替版ChatGLM本地部署（无需账号）！

二、本地部署2.1模型下载2.2模型部署2.3模型运行2.3.1直接在命令行中输入进行问答2.3.2利用gradio库生成问答网页三、模型与ChatGPT和GPT4AII效果对比3.1ChatGLM3.2ChatGPT3.3GPT

Dr.sky_·2023-04-08 05:43

OCR-Android部署问题总结

1语义模型部署1.1问题一：模型转换我们在PC端使用的模型参数文件为pth格式，而andorid端读取模型参数格式的要求为pt，因此需要我们对模型参数进行转换。

mentalps·2023-04-08 02:32

TensorRT量化第三课：动态范围的常用计算方法

目录模型量化原理前言1.前情回顾2.动态范围的常用计算方法3.Histogram3.1定义3.2histogram实现3.3思考3.4拓展总结模型量化原理前言手写AI推出的全新TensorRT模型量化课程

爱听歌的周童鞋·2023-04-07 19:24

程序员老潘的干货资源分享

成长的路上列一下博客的关键词：深度学习、神经网络、模型部署落地、服务器推理、Pytorch、TensorRT、Caffe、Python、C++、算法等。

OLDPAN·2023-04-07 12:17

yolov5安卓(鸿蒙)手机部署

有关YOLOv5其他资料可以参考我以下文章进行学习：C++版tensorrtYOLOv5推理如何通过YAML文件修改YOLOv5网络YOLOv5通道剪枝YOLOv5图像分割代码详解1YOLOv5图像分割之

爱吃肉的鹏·2023-04-07 07:23

onnxToTRTModel (engine) 适用yolov5模型

本文件夹有用的文件包括：1CMakeLists.txt:其中涉及cuda和TensorRt和OpenCV相关库的路径也包含mkdirbuild,cdbuild，cmake…，make操作之后生成的target

爱吃油淋鸡的莫何·2023-04-07 07:15

windows环境下yolov5使用tensorrt加速，生成engine文件

生成engine需要安装tensorrt，具体可参考https://blog.csdn.net/weixin_43917589/article/detail

chaohui_chen1024·2023-04-07 07:45

利用python版tensorRT导出engine【以yolov5为例】

环境说明：tensorRT:8.2.4.2CUDA:10.2pytorch:1.7显卡：NVIDIA1650Windows10python3.7另一篇文章中写过C++版的trt推理。

爱吃肉的鹏·2023-04-07 07:35

pip install pycuda后import tensorrt 报错ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorrt‘

参考https://stackoverflow.com/questions/55557912/importerror-no-module-named-tensorrt#fromTensorRTTarPackage

lucky-xxyyxx·2023-04-07 07:35

pytorch模型转换为torch2trt模型

安装TensorRT安装torch2trt转换模型torch转torch2trt减少显存占用，建议在模型转换完成后，将模型保存，使用时直接加载转换后的模型。

White Jiang·2023-04-06 21:02

MMClassificatio 框架下 Pytorch模型转TensorRT

模型的加载importtorchvision.modelsasmodelsresnet34=models.resnet34()resnet34.load_state_dict(torch.load('latest.pth')['model'])要解决的疑问load_state_dicttorch.load作用网络结构有了这部分是在加载参数dummyinput作用给网络一个输入如果dynamic_a

奥特慢走·2023-04-06 21:32

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