模型部署（tensorRT) 第24页

yolov5模型转TensorRT踩坑记录

按照https://codechina.csdn.net/mirrors/enazoe/yolo-tensorrt?

stupid_miao·2023-04-06 21:25

pytorchx和tensorrtx编译tensorrt模型的一些bug问题

1、fatalerror:NvInfer.h:NosuchfileordirectoryNvInfer.h是TensorRT库中的一个头文件。

code_pgf·2023-04-06 20:22

deepstream框架下多路源模型部署参考步骤

目录1.dynamiconnx的生成2.tensorRTengine模型的生成3.配置文件的参数指定在deepstream框架下，想测试SCRFD模型的多路分布式运行，当修改配置文件中相应的batch参数后

Rachel2015·2023-04-06 20:16

Pytorch模型转TensorRT步骤

Pytorch模型转TensorRT步骤yolov5转TRT流程当前项目基于yolov5-6.0版本，如果使用其他版本代码请参考https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx

麻花地·2023-04-06 20:43

Nvidia Jetson Nano Developer KIT配置全过程（五）：Pycuda及TensorRT安装配置

十、安装pycuda1、下载pycuda下载地址：https://pypi.org/project/pycuda/2021.1/#files2、安装pychuda解压缩pycuda-2021.1.tar.gz，然后进入pycuda-2021.1目录，执行安装命令。tarzxvfpycuda-2021.1.tar.gzcdpycuda-2021.1/python3configure.py--cuda

神经兵615·2023-04-06 17:10

Jetson Nano 部署(4) : Tensorrt Nano硬件搭建

Nano硬件搭建Nano主板介绍上图是Nano的主板，对应各个位置的说明如下：①用于主存储器的microSD卡插槽②40针扩展接头③用于5V电源输入或设备模式的Micro-USB接口④千兆以太网接口⑤USB3.0插槽，有4个⑥HDMI输出端口，如果加一个HDMI转VGA连接线的话，就可以连接VGA的显示器⑦DisplayPort接口⑧用于5V电源输入的直流桶式插座⑨MIPICSI-2摄像头接口，如

@BangBang·2023-04-06 17:31

【jetson nano】jetson nano环境配置+yolov5部署+tensorRT加速模型

目录jetsonnano环境配置+yolov5部署+tensorRT加速模型致谢主机和jetsonnano环境jetson系统开机烧录、系统设置、换源python环境配置conda环境yolov5环境matplotlib

路曦·2023-04-06 17:30

CUDA编程实战：初入江湖

因为在很多地方会需要，比如编写pytorch自定义层，编写TensorRT的plugin的时候，都会用到cuda编程。但其实这门技术入门比较难。

小肉包老师·2023-04-06 15:55

新的Ubuntu服务器上如何安装深度学习环境的docker

镜像包是nvidia_cu11_tf15.tar，里面包含：tensorflow 1.15.2+nvtensorflow-estimator 1.15.1tensorrt

往事如yan·2023-04-06 05:18

2022-07-21

NatBiomedEng|医疗领域机器学习模型部署机会与挑战原创mumu图灵基因2022-07-2107:05发表于江苏收录于合集#前沿生物大数据分析撰文：mumuIF=29.234推荐度：⭐⭐⭐⭐⭐亮点

图灵基因·2023-04-06 02:43

yolov5部署

https://www.rs-online.com/designspark/nvidia-cudagpujetson-nano-tensorrt-2-cnhttps://github.com/wang-xinyu

linda.serious·2023-04-06 01:40

深度学习实战——卷积神经网络/CNN实践(LeNet、Resnet)

第一章深度学习实战——不同方式的模型部署（CNN、Yolo）_如何部署cnn_@李忆如的博客第二章深度学习实战——卷积神经网络实践目录系列文章目录一、实

@李忆如·2023-04-05 14:25

ONNX：C++通过onnxruntime使用.onnx模型进行前向计算【下载的onnxruntime是编译好的库文件，可直接使用】

一、基本介绍微软联合Facebook等在2017年搞了个深度学习以及机器学习模型的格式标准–ONNX，旨在将所有模型格式统一为一致，更方便地实现模型部署。

u013250861·2023-04-05 10:44

Yolov5 C++ GPU部署方式介绍：ONNX Runtime

1.ONNX和Tensorrt区别ONNXRuntime是将ONNX模型部署到生产环境的跨平台高性能运行引擎，主要对模型图应用了大量的图优化，然后基于可用的特定于硬件的加速器将其划分为子图（并行处理）。

AI&CV·2023-04-05 10:14

centos6.6中python3报错 “UnicodeDecodeError: 'ascii' codec can't decode byte...”的解决方法

在将模型部署到服务器上面的时候，遇到了编码问题，但是代码在其他的服务器上面都跑得通。字符编码一定得搞透彻，本文后续也会总结编码相关的知识。

奔向算法的喵·2023-04-05 09:11

RocketMQ管理与开发

1.RocketMQ架构消息模型部署模型2.安装RocketMQ2.1下载源文件下载地址：https://rocketmq.apache.org/zh/download/选择一个你需要的版本，Source

风喃海北·2023-04-05 01:11

模型部署

一个比较完整的数据挖掘过程包括业务理解数据理解数据处理构建模型模型评价模型部署本文讲最后一个步骤，模型部署。好的数据科学家和好的写作适用于同样的规则：展现出来。

Liam_ml·2023-04-04 06:33

cuDNN与TensorRT：【作业】第一章

作业1.1流水线前传机制流水线前传机制（PipelineForwarding）指的是操作数转发（OperandForwarding）（或数据转发（DataForwarding）），是CPU中的一种优化机制，以限制由于流水线失速（PipelineStall）而发生的性能缺陷。PipelineStall指的是当前操作，必须等待尚未完成的较早操作的结果，才能进行。例子：如果下列两条汇编指令在Pipeli

DEDSEC_Roger·2023-04-04 02:07

YOLOv5车牌识别实战教程(四)模型优化与部署

目录4.1模型优化策略1.模型蒸馏：2.模型剪枝：3.量化：4.2模型部署1.Web部署：2.移动端部署：3.嵌入式设备部署：4.3优化模型性能总结：摘要：本篇博客将详细介绍如何对YOLOv5车牌识别模型进行优化和部署

·2023-04-04 01:07

Pytorch基础知识（6）图像多类别分类

本文讲涉及以下内容：导入与处理数据构建模型定义损失函数定义优化器迁移学习模型部署导入与数据处理我们将使用PyTorch的torchvisi

求则得之，舍则失之·2023-04-04 01:05

YOLOv8初体验：检测、跟踪、模型部署

安装YOLOv8有两种安装方式，一种是直接用pip命令安装：pipinstallultralytics另外一种是通过源码安装：gitclonehttps://github.com/ultralytics/ultralyticscdultralyticspipinstall-e'.[dev]'安装完成后就可以通过yolo命令在命令行进行使用了。目标检测使用YOLOv8进行目标检测，可以使用下面的命令

DeepDriving·2023-04-03 01:16

tensorrt 分割_TensorRT 5 开发者手册中文版使用深度学习框架（三-6）

NVIDIATensorRT是一种高性能神经网络推理(Inference)引擎，用于在生产环境中部署深度学习应用程序，应用有图像分类、分割和目标检测等，可提供最大的推理吞吐量和效率。

weixin_39571219·2023-04-03 01:37

tensorRT5.15 使用中的注意点

1、安装，建议使用tar的形式，避免遇到一些依赖库找不到的问题。2、Python图片预处理多进程不及多线程。多进程CPU占用低，主要是预处理的时间过少，Python进程分发任务开销对于我们的ms级应用不可忽视。对比为batch=8，进程、线程为8，时间均为8张时间，循环1000次测试。多线程，平均为8.5ms(每千次次变动7.5-9.5S，近乎100%占用)；多进程，平均为19ms（15-21ms

TigerZ*·2023-04-03 01:32

模型部署综述

https://github.com/leeguandong/KuaiZaihttps://github.com/leeguandong/KuaiZaiAI框架部署方案之模型部署概述-知乎文@小P家的1011010

Kun Li·2023-04-03 01:01

TensorRT综述

TensorRT综述TensorRT综述概述环境搭建(基于docker环境)ONNX转TensorRTTensorRT推理加载EfficientNetTensorRT模型分配GPU、将输入数据复制到GPU

江小皮不皮·2023-04-03 00:10

MMDeploy学习笔记（一）：模型部署基础知识

MMDeploy学习笔记（一）：模型部署基础知识概述ONNX模型模型部署案例-分类模型ResNetPytorch模型转ONNX模型使用ONNXRuntime对ONNX模型进行推理使用TensorRT对ONNX

cv-player·2023-04-03 00:24

Jetson nano部署YOLOv8

1.2项目代码结构整体介绍1.3环境安装2.数据集和预训练权重的准备2.1数据集2.2预训练权重准备3.训练模型3.1修改数据配置文件3.2修改模型配置文件3.3训练模型3.4推理测试二、YOLOv8模型部署

爱听歌的周童鞋·2023-04-02 21:04

实现TensorRT-7.0插件自由！(如果不踩坑使用TensorRT插件功能)

本系列为新TensorRT的第一篇，为什么叫新，因为之前已经写了两篇关于TensorRT的文章，是关于TensorRT-5.0版本的。

OLDPAN·2023-04-02 20:01

TensorRT8 使用手记（1）模型测试 Conv+BN+Relu 结构融合

Conv+BN+Relu结构在主流卷积神经网络模型中Conv+BN+Relu是一种常见的模型结构。在模型推理和训练中，BN层往往与其他层合并，以减少计算量。模型解析node_of_325[TRT]Parsingnode:node_of_325[Conv][TRT]Searchingforinput:324[TRT]Searchingforinput:layer1.0.conv1.weight[TR

NoNNus·2023-04-02 09:56

模型压缩|深度学习（李宏毅）（十三）

李宏毅老师深度学习系列2020一、概述需要做模型压缩的原因在于我们有将模型部署在资源受限的设备上的需求，比如很多移动设备，在这些设备上有受限的存储空间和受限的计算能力。

酷酷的群·2023-04-02 02:17

TensorRT系列教程-ONNX基础

TensorRT系列教程-ONNX基础文章目录TensorRT系列教程-ONNX基础概述一、TensorRT模型二、TensorRTC++接口模型构建1.示例备注：2.TensorRTC++基本接口模型推理备注

武魂殿001·2023-04-02 02:13

【玩转Jetson TX2 NX】（九）TX2 NX 安装onnx-tensorrt工具（详细教程+错误解决）

1onnx-tensorrt工具安装onnx-tensorrt工具可以实现将onnx文件转到trt文件，首先通过如下命令安装该工具gitclone--recurse-submoduleshttps://

鲁棒最小二乘支持向量机·2023-04-02 01:09

Deep Learning-4-Caffe、TensorFlow、MXnet三个开源库对比+主流分类模型对比

Yolov-1-TX2上用YOLOv3训练自己数据集的流程(VOC2007-TX2-GPU)Yolov--3--TensorRT中yolov3性能优化加速（基于caffe）yolov-5-目标检测：YOLOv2

明宇朗心·2023-04-02 01:02

第一个TensorRT程序，写一个多层感知机

TensorRTbuildengine的流程创建builder:创建网络定义builder-->network配置参数:builder-->config生成engine:builder-->engine

智障学AI·2023-04-02 01:54

Feast on Amazon 解决方案

背景&引言众所周知，AI算法模型开发落地有三个主要阶段：数据准备、模型训练、模型部署。

亚马逊云开发者·2023-04-01 19:35

自动部署深度神经网络模型TensorFlow（Keras）到生产环境中

目录Keras简介Keras模型分类Keras模型部署准备默认部署Keras模型自定义部署Keras模型总结参考Keras简介Keras是一套由Python实现的高级神经网络API，可以基于不同的后台（

aipredict·2023-04-01 16:55

Yolov5 动态链接库DLL导出（tensorrt版本——C++调用）

延续前两篇yolov5+tensorrt环境部署和C++测试yolov5检测结果文章内容，这里将yolov5源码封装成动态链接库的方式供其他平台调用，这里参考该博主的文档。

工控90·2023-04-01 12:47

Pytorch : 模型部署

Pytorch部署将模型导出为torchscript，参考链接libtorchC++组成部分根据PyTorch官方文档的介绍，PyTorch的C++API可以粗略分为以下五个部分：ATen：基础的张量和数学计算库，其他的部分都以此为基础。Autograd：多ATen的扩展，包含自动微分功能。C++Frontend：用于训练和验证机器学习模型的高层架构。TorchScript：TorchSciptJ

Shilong Wang·2023-04-01 12:45

Yolov5+TensorRT-生成dll-python/c++调用dll

YOlov5-6.0+TensorRT+dll+python/c++调用简介1.项目环境2.TensorRT验证1.在tensorrtx-yolov5-v6.0\yolov5目录下新建build目录2.

我是一块小鸭子·2023-04-01 11:27

TensorRT与TVM性能比较（Resnet50）

如果采用GPU硬件平台，一般会使用TensorRT方式部署，因为TensorRT能够充分发挥GPU平台的性能，同时也做了很多的优化（算子融合，量化等），所以在性能上有比较大的优势。

crazyhank·2023-04-01 10:13

tensorRT介绍

1-什么是算力TOPS是TeraOperationsPerSecond的缩写1TOPS代表处理器每秒钟可进行一万亿次（10^12）操作GOPS（GigaOperationsPerSecond：1GOPS代表处理器每秒钟可进行十亿次（10^9）操作MOPS（MillionOperationPerSecond）：1MOPS代表处理器每秒钟可进行一百万次（10^6）操作一个MFLOPS（megaFLOP

xuefeng_apple·2023-04-01 03:18

TensorRT量化第二课：对称量化与非对称量化

目录模型量化原理注意事项一、2023/3/30更新前言1.引出问题1.1问题1.2代码实现1.2.1初始化输入数组1.2.2Scale计算1.2.3量化截断1.2.4反量化1.2.5完整代码2.非对称量化2.1动态范围量化2.2代码实现2.3原理分析2.3.1动态量化范围2.3.2偏移量Z2.3.3图例分析3.对称量化3.1相关知识3.2代码实现3.3思考4.对称量化vs.非对称量化总结模型量化原

爱听歌的周童鞋·2023-03-31 16:34

glog中的CHECK和cuda中的CHECK冲突

一、问题描述项目中用到TensorRT进行模型的推理同时项目中用到了glog作为日志管理的工具。TensorRT中用到了显存开辟函数cudaMalloc等函数，因此加了CHECK函数校验是否开辟成功。

RunningJiang·2023-03-31 12:13

【TensorRT算法部署】精简CUDA - DriverAPI概述

一、简介1、CUDADriver是与GPU沟通的驱动级别底层API2.对DriverAPI的理解，有利于理解后续的RuntimeAPI3.CUDADriver随显卡驱动发布，与cudatoolkit分开看4.CUDADriver对应于cuda.h和libcuda.so文件5.主要知识点是Context的管理机制，以及CUDA系列接口的开发习惯（错误检查方法），还有内存模型二、context1、手动

Ponnyao·2023-03-31 11:59

superglue、superpoint C++ TensorRT

motivation（动机）很早以前自从看了superglue、superpoint算法后，一直想把它们利用TensorRT进行加速实现一遍，由于平常太忙一直没有去做这个事情，不过利用周末的时间，终于把代码堆完了

broad-sky·2023-03-31 09:05

Protobuf数组类型的简单使用

背景：python环境下TritonInferenceServer，深度学习模型部署，采用grpc协议使用repeated字段定义一维：//返回信息messageProcessResult{repeatedint64input_ids

重庆lcw爱打台球·2023-03-31 05:12

TorchScript简介与应用

TorchScript简介与应用TorchScript简介TorchScript应用TorchScript模型部署将PyTorch模型转换为Torch脚本将脚本模块序列化为文件在C++中加载脚本模块在C

cv-player·2023-03-31 05:58

MMDeploy学习笔记（二）：MMDeploy环境配置

环境配置MMDeploy环境配置安装验证安装成功MMDeploy环境配置首先安装MMCV、MMDetection等基础环境，然后进行MMDeploy的环境配置MMDeploy是OpenMMLab推出的开源模型部署算法库

cv-player·2023-03-31 04:24

利用GPT-3 Fine-tunes训练专属语言模型

微调vs重新训练微调vs提示设计训练专属模型数据准备清洗数据构建模型微调模型评估模型部署模型总结什么是模型微调（fine-tuning）？

JarodYv·2023-03-30 20:38

2023-03-21如何对优化（已改变网络结构）的YOLO模型进行tensorrt模型转换？

提示：之前写过一篇如何将自己训练的yolo模型转化为tensorrt相关的模型，该yolo模型采用的是原始的网络结构，没有做任何改变，所以相关的转换过程只需要按部就班就行，改一些固定参数就行，详情可参考链接

LJhaha·2023-03-30 18:12

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