模型部署（tensorRT) 第27页

TensorRT使用——①安装

下载TensorRT官网：https://developer.nvidia.com/tensorrtTensorRT下载：https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-download

Wilber529·2023-02-04 07:04

NVIDIA TensorRT简介

一、NVIDIATensorRT简介二、NVIDIATensorRT下载【根据自己硬件配置下载对应版本即可，本文以8.4.1为例】网址：https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-download

jiao_mrswang·2023-02-04 07:04

TensorRT学习常用网址汇总(持续更新)

一、官方网址网址名称简介tensorrt-support-matrixTensorRT支持的硬件和应用详情TensorRT中文教程中文教程，部分翻译TensorRT官方中文文档官方中文文档，注意版本号NVIDIA-AI-IOT

mathlxj·2023-02-04 07:04

Tensor RT官方安装手册

https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/install-guide/index.html#installing-zipTensorRT官方安装手册

我为什么这么菜.·2023-02-04 07:04

TensorRT 入门(5) TensorRT官方文档浏览

https://blog.csdn.net/irving512/article/details/114019280

辣大辣条·2023-02-04 07:04

[Pytorch图像分类全流程实战]Task07:模型部署

目录第一个问题具体内容【A】部署lmageNet预训练图像分类模型【A】安装配置环境【B】导出ONNX模型【C】推理引擎ONNXRuntime部署-预测单张图像【D1】推理引擎ONNXRuntime部署-预测摄像头实时画面-英文【D2】推理引擎ONNXRuntime部署-预测摄像头实时画面-中文【B】部署自己训练的水果图像分类模型【A】安装配置环境【B】导出ONNX模型【C】推理引擎ONNXRun

pink_storm·2023-02-04 07:21

【tensorrt】——No module named ‘onnx_graphsurgeon‘

去下载的tensorrtoss目录下，比如：TensorRT-7.2.2.3/onnx_graphsurgeon，然后执行pipinstall.

农夫山泉2号·2023-02-03 22:48

No module named ‘XXX‘

今天在使用onnxruntime进行模型部署时，一直报错：Nomodulenamed'onnxruntime'，根据网上教程也安装了ONNX和onnxruntime，但是还是一样的报错，找了很久也没有解决办法

Day Day Learning·2023-02-03 22:16

多目标跟踪算法，零基础极速入门（二）

目前为止，我们已经推出了《从零开始学习深度学习》和《从零开始学习模型部署》系列教程，方便大家入门算法开发。

deeplearningYYDS·2023-02-03 19:45

Win10环境下yolov8快速配置与测试

（如果想在tensorrt+cuda下部署yolov8，直接看第五5章）yolov8官方仓库:https://github.com/ultralytics/ultralytics一、win10下创建yolov8

FeiYull_·2023-02-03 18:39

TensorRT 编译plugin

目录python版添加plugin：TensorRT添加pluginso例子TensorRT自带的pluginonnx转trt加载plugin动态库：python版添加plugin：【使用TensorRT

AI视觉网奇·2023-02-03 17:55

ubuntu18.04+TensorRT 配置攻略

很多大佬都说TensorRT的推理效果更好，自己也想试一下。历尽千辛万苦，终于弄好了～～～供大家参考。准备确认CUDA安装正确，可使用如下命令：>nvcc--versio

有事没事扯扯淡·2023-02-03 16:50

【基于YOLOV5模型的tensorrt部署】

基于YOLOV5模型的tensorrt部署应用案例：loge&二维码检测yolov5模型训练参考yolov5yolov5模型转换tensorrt模型方法参考tensorrtx步骤如下：步骤一：将tensorrtx

weixin_40744387·2023-02-03 14:08

量化部署 | ViT应该如何进行PTQ量化？这个方法可以参考！

作者|xxx编辑|汽车人原文链接：xxxxx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【模型部署工程】获取基于TensorRT

自动驾驶之心·2023-02-03 14:27

fasterrcnn rpn roialign tensorrt部署实践

目录环境安装：pycuda安装：开源项目信息fasterRCNN的训练fasterrcnnonnx实践第3步测试结果：第4步测试结果：单张图片测试代码：多张图片预测代码：第5步做了修改：第7步测试：第8步测试测试报错Theinputtensorcannotbereshapedtotherequestedshape：正确类别数量设置:测试正确结果：onnx转trt操作c++转换trt：Onnx转tr

AI视觉网奇·2023-02-03 10:33

TensorRT部署总结

文章目录1、什么是TensorRT2、流程3、推荐方案3.1视频作者的方案3.2方案优缺点3.3方案具体过程4、如何正确导出ONNX，并在C++中推理4.1指定维度时不加int与加int4.1.1指定维度时不加

全息数据·2023-02-03 10:33

onnx2tensorrt部署总结，按这个步骤，cmake不报错

onnx2tensorrt1.installtensorrt2.installonnx2tensorrterror:otherreference:https://blog.csdn.net/shanglianlm

Lebranium_T·2023-02-03 10:33

【个人记录】torch转onnx对上TensorRT的grid_sample接口（4D/5D）进行加速

背景双目里比较优秀的很多模型都有用到torch的grid_sample，但是其在TensorRT中没有接口。虽说4D的有替代方案，但是还是有性能损失。

无情的AI鸽子·2023-02-03 10:02

【python】tensorrt8版本下的onnx转tensorrt engine

但是网上搜索的onnx2tensorrt代码基本上是7代之前的，

无情的AI鸽子·2023-02-03 10:32

onnx转TensorRT使用的三种方式（最终在Python运行）

背景记录下onnx转成TensorRT加速的三种方式1.直接使用onnxruntime在onnxruntime的session初始化的时候第一个provider加入TensorrtExecutionProvider

无情的AI鸽子·2023-02-03 10:32

Python环境下将ONNX模型转为fp16 半精度浮点方式

背景在TX2上和NX上跑自己想要的模型还是有点慢，由于Jetpack4.6.2的TensorRT8.2对于有16G内存的NX支持存在问题运行不了（8G内存没有问题），可以运行的TensorRT7不支持我这边模型用到的

无情的AI鸽子·2023-02-03 10:01

【JetPack5.0.1特供版】Jetson NX刷机记录（详细）

背景JetPack4.6.2里面的TensorRT不支持16G版本的NX，就很烦，看nvidia官网有人员回复说可以试试JetPack5.0.1，那我就试试呗，试试就逝世。

无情的AI鸽子·2023-02-03 10:01

【cmake】——find_path/find_library用法例子

例子#在HINTS后的路径中找NvInfer.h,PATH_SUFFIXES：在每个搜索路径的子目录下搜索find_path(TENSORRT_INCLUDE_DIRNvInfer.hHINTS${TENSORRT_ROOT

农夫山泉2号·2023-02-03 09:29

jetson nano(jetpack4.6)跑通jetson-inference(Hello AI World)

本文章作为笔记所用环境：jetsonnano4GB,jetpack4.6,L4T32.6.1,TensorRT8.0.1,cuDNN8.2.1,CUDA10.2,OpenCV4.1.1按照官方文档的步骤安装

anbai_keeplearning·2023-02-03 09:12

【CANN训练营第三季】【进阶班笔记1】特邀直播笔记-OpenMMLab

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主要内容1.OpenMMLab模型部署库MMDeploy1.1.OpenMMLab简介1.2.MMDeploy2.昇腾AI异构计算架构

Cyan2077·2023-02-03 09:11

（202301）pytorch图像分类全流程实战Task7:模型部署

Task7:模型部署对B站up同济子豪兄的图像分类系列的学习（大佬的完整代码在GitHub开源）本文使用oxxn转化pytorch模型为oxxn。并在oxxn-runtime环境部署。

早上真好·2023-02-03 08:00

使用 NVIDIA CUDA-Pointpillars 检测点云中的对象

使用NVIDIACUDA-Pointpillars检测点云中的对象文章目录使用NVIDIACUDA-Pointpillars检测点云中的对象什么是CUDA-Pointpillars基础预处理预处理TensorRT

扫地的小何尚·2023-02-03 02:34

PointPillars-＞ONNX-＞TensorRT加速学习记录

PointPillars->ONNX->TensorRT加速学习记录【模型加速】PointPillars模型TensorRT加速实验(1)【模型加速】PointPillars模型TensorRT加速实验

Kadima°·2023-02-03 02:34

【模型加速】CUDA-Pointpillars项目解读(2)

用于TensorRT的ONNX模型接上篇【模型加速】CUDA-Pointpillars项目解读(1)，预处理之后输出pillarpointsbev特征图以及pillarcoords。

昌山小屋·2023-02-03 02:02

【模型加速】CUDA-Pointpillars项目解读(1)

在以往的模型部署操作中，我们习惯于将训练好的诸如Pytorch模型直接导出为onnx，再通过TensorRTAPI或者trtexe等工具将onnx序列化为TensorRT引擎文件。

昌山小屋·2023-02-03 02:31

C++使用tensorrt，实时从相机取图，相机延迟或模型推算延迟造成tensorrt崩溃

遇到一个折磨我三天的tensorrt的bug，使用的c++的tensorrt做模型推理预测。

小志_哥哥·2023-02-02 13:16

TensorRT python多进程推理踩坑

1、TensorRT多线程推理此时需要在每个线程内创建上下文，且在初始化ctx之后进行ctx.pop(),推理操作前，ctx.push(),运行结束前运行ctx.pop()classdetector()

Mist-S·2023-02-02 13:16

第一步：ubuntu18.04装TensorRT8.0.0.3 + onnx1.8.0 + onnx_tensorrt

一、环境说明Ubuntu18.04+cuda11.0+python3.7.6+pytorch171如果在本地配置环境时报权限不足的错误，在语句前加上sudo。如果是在docker镜像安装的话只能选择developer版的镜像，不能使用runtime版的，否则会报fatalerror:***.*:Nosuchfileordirectory错误。简单判断方法：看/usr/local/cuda/里有没有

枯木逢春犹再发·2023-02-02 13:16

ubuntu下TensorRT 7/8环境配置及安装

为了部署YOLOV5的模型，部署了两次TensorRT，每次都踩了不少坑，决定把完整的过程及踩过的坑记录下来。一些需要提前强调的点：windows下不支持tensorrt的pythonAPI。

白羊007·2023-02-02 13:15

TensorRT实现EfficientDet推理加速（一）

一、参考资料EfficientDettensorrt二、相关环境1.系统环境EnvironmentOperatingSystem+Version:Ubuntu+16.04TensorRTVersion:

花花少年·2023-02-02 13:45

tensorrt8.0主要功能和增强功能梳理

tensorrt8.0.1.6版本新增功能操作系统：新增CentOS8.3、Ubuntu20.04支持；python版本：新增3.9支持；IResizeLayer：新增更多的调整大小模式；注释：TheimplementstheresizeoperationonaninputtensorBuilderLayerTimingCache

蓝色橘猫·2023-02-02 13:44

2022使用NVIDIA TensorRT 8.0加速深度学习推理(更新)

使用NVIDIATensorRT加速深度学习推理(更新)本文于2021年7月20日更新，以反映NVIDIATensorRT8.0的更新。

Vertira·2023-02-02 13:43

tensorrt采坑记录

grepCUDNN_MAJOR-A2显示我的cudnn版本为7.5.0版本在官网下载trt安装包:根据系统、cuda、cudnn下载，下载地址：https://developer.nvidia.cn/nvidia-tensorrt

CV-deeplearning·2023-02-02 13:43

tensorrt8.0记录

tensorrt8.0trtexec使用问题问题1:Staticmodeldoesnottakeexplicitshapessincetheshapeofinferencetensorswillbedeterminedbythemodelitself

蓝色橘猫·2023-02-02 13:42

【从零开始学习深度学习】19. Pytorch中如何存储与读取模型：torch.save、torch.load与state_dict对象

然而在实际中，我们有时需要把训练好的模型部署到很多不同的设备。在这种情况下，我们可以把内存中训练好的模型参数存储在硬盘上供后续读取使用。

阿_旭·2023-02-02 13:29

使用PyTorch 框架的模型部署相关工具

测试->量化（非必须）->ONNX转换->部署到相关平台2.相关推文pytorch的量化Quantization<–量化相关的算子支持pytorch量化实践<–量化的基础知识学懂ONNX，PyTorch模型部署再也不怕

MM_Kong·2023-02-02 12:04

微信小程序初体验（一）

developers.weixin.qq.com/miniprogram/dev/devtools/download.html1前言最近在学习言有三出版的《深度学习之图像识别》一书，最后一章的内容为《模型部署与上线

qinwsq·2023-02-02 12:33

pytorch模型部署小程序

其实我对模型部署的理解非常模糊，并不清楚它具体在干什么。然后通过一些网络学习，大概理一下思路：先把模型训练好以后，通过优化转化模型、使用推理引擎两步对模型进行infer。

三思为上策·2023-02-02 12:32

关于部署过程中paddle、onnx、trt等模型转换（一）

文章目录前言1.paddle模型转化为inference模型2.inference模型转onnx3.onnx转tensorrt1.paddle模型转化为inference模型首先，将使用的后缀为.pdopt

羽客S·2023-02-02 09:32

自己训练的Resnet部署（python版本）

路线：xx.pth->xx.onnx->xx.trt实验版本：torch1.10.0；tensorrt7.2.3.4；onnx1.8.11.pth2onnx.py#将pytorch训练的模型xx.pth

理心炼丹·2023-02-02 07:13

【RK部署】RK3566部署PaddleOCRv2踩坑记录

由于之前在Nvidia的NX板上部署过TensorRT版的PaddleOCRv2，过程很顺利，以为部署到RK板也会很容易，没想到啊，前前后后搞了1周多，下面是我的踩过坑的记录。

EmeryLearning·2023-02-02 07:38

多目标跟踪算法，零基础极速入门（一）