模型部署（tensorRT) 第34页

算法专家是否面临失业？一个YMIR搞定所有AI研发环节

今年11月，YMIR上线了2.0版本，新增了公共算法库和模型部署功能，不仅进一步降低了算法模型的门槛和成本，还真正实现AI模型生产的全生命周期覆盖。也

YMIRisYMIR·2022-12-30 07:06

基于PP-ShiTu的零售商品结算系统设计与在Jetson Nano上部署推理使用

文章目录第一章作品概述1.1团队介绍1.2背景1.3简介1.4创新点与问题1.5发展前景1.6技术路线第2章技术方案2.1主体检测2.2特征提取2.3向量检索2.4模型部署推理2.5界面设计2.6硬件方面

Yibaomeimei·2022-12-30 07:04

基于TensorRt的TensorFlow模型前向推理过程

目录1.安装TensorRt2.模型保存2.1显存分配3.模型转换4.模型推理测试环境：系统：ubuntu18.04cuda:10.0cudnn:7.4Tensorflow：2.0.0TensorRt:

然雪·2022-12-29 23:54

部署Yolov5模型到jetson nano上

目录一、检查是否安装cuda二、安装好pip3，系统已经自带python3.6.9三、检测是否安装gpu版本的tensorflow四、安装pycuda五、下载tensorrtx源码六、模型测试一、检查是否安装

无证驾驶梁嗖嗖·2022-12-29 20:57

YOLOX从训练到NCNN部署全流程(2)——代码训练

NCNN部署全流程(3)——模型转化与量化YOLOX从训练到NCNN部署全流程(4)——模型修改YOLOX从训练到NCNN部署全流程(5)——创建demo工程YOLOX从训练到NCNN部署全流程(6)——模型部署

机器人涮火锅·2022-12-29 20:45

Ubuntu系统下yolov5转换tensorrt

yolov5转换tensorrt，转换过程不算太难，但是配环境差点要了老命，整整一个月左右才弄好，踩尽了坑。一.cuda的安装首先系统需要安装cuda，如果系统已经安装了cuda就跳过这一步就好了。

python_Ezreal·2022-12-29 18:21

第三步：onnx模型导入tensorrt生成优化engine + 在GPU上推理

一、环境Ubuntu18.04+cuda11.0+python3.7.6+pytorch1.7.1+tensorrt8.0.0.3二、onnx模型导入tensorrt生成优化enginecommon.py

枯木逢春犹再发·2022-12-29 16:16

较为详细的记录总结TensorRT的python接口的使用，环境配置，模型转换和静态动态模型推理

先来一段摘抄自网上的TensorRT介绍：TensorRT是英伟达针对自家平台做的加速包，TensorRT主要做了这么两件事情，来提升模型的运行速度。TensorRT支持INT8和FP16的计算。

CaiDou_·2022-12-29 16:43

【ONNX】pytorch模型导出成ONNX格式：支持多参数与动态输入

ONNX(OpenNeuralNetworkExchange)格式是一种常用的开源神经网络格式，被较多推理引擎支持，比如：ONNXRuntime,IntelOpenVINO,TensorRT等。

there2belief·2022-12-29 16:42

onnxruntime GPU 部署

确认是否安装成功>>>importonnxruntime>>>onnxruntime.get_device()'GPU'>>>onnxruntime.get_available_providers()['TensorrtExecutionProvider

绝望的少女·2022-12-29 16:42

paddleOCRv3之四： rec识别部分用 tensorRT（C++）部署

文章目录1.简介：速度测试2.paddle模型转onnx3.onnx转为tensorRT的engine模型4.tensorRT在vs2017中的配置5.源码1.简介：tensorRT是nvdiaGPU模型部署的一个框架

1037号森林里一段干木头·2022-12-29 13:21

ubuntu18.04 GeForce2070配置cuda 11.3+TensorRT 8环境

1.安装方式nvidia的cuda、cudnn和tensorRT的安装文件有tar、deb和tar压缩包三种，分别对应三种安装方式。

Markov746·2022-12-29 12:55

cuda、cudnn和tensorrt的关系

cuda、cudnn和tensorrt的关系CUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架，也就是说CUDA只能在NVIDIA的GPU上运行，而且只有当要解决的计算问题是可以大量并行计算的时候才能发挥

weixin_42370067·2022-12-29 12:53

linux下cuda、cudnn、tensorRT的安装

目录一、所用脚本文件：二、linux下cuda安装三、cudnn安装官网方法：参考链接方法：四、tensorrt安装保存退出五、常见问题1.验证tensorrt是否安装成功时，importtensorrt

phily123·2022-12-29 12:50

cuda和cudnn和tensorrt的理解

cuda参考：https://www.zhihu.com/question/409350643/answer/1361111350cudacuda是ComputeUnifiedDeviceArchitecture的缩写。中文叫统一计算架构。是为了让nvidiagpu可以完成通用计算任务的一种集成技术。我们通常可以使用的cuda框架有c，c++,fortran,python,java的，可以为数据大

愚昧之山绝望之谷开悟之坡·2022-12-29 12:50

tensorrt 安装 windows python

windows必须按照8及以上版本1.下载官网：https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-downloadEA版本代表抢先体验，GA是稳定版。

Python图像识别·2022-12-29 12:50

安装Tensorrt,pycuda,cuda,cudnn的记录

ubuntu安装Tensorrt一开始需要安装pycuda，但是目前最新的2021.1版本，安装不好。

黄沛鑫HPX·2022-12-29 12:19

cuda11.2对应的tensorRT版本

下载tensorRT的官网地址：https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-download进去之后可以看到各种版本的tensorRT，但是没有找到只适用于

木之希·2022-12-29 12:47

生产系统中的机器学习：实验笔记（一）——模型部署

为了push自己保持学习，我会把所有实验过程都总结记录，第一个是关于模型部署。不计分实验Part01-部署一个机器学习模型部署预先训练好

Little-Tortoise·2022-12-29 12:59

TensorRT基础

1.TensorRT的核心在于对模型算子的优化（合并算子、利用GPU特性选择特定核函数等）2.tensorRT的模型需要在目标GPU上实际运行的方式选择最优算法和配置3.tensorRT生成的模型只能在特定条件下运行

cxb1998·2022-12-29 11:54

TensorRT入门(Windows上安装与VisualStudio项目配置)

安装TensorRT的Document这里有，可以按照这个实现GettingStart。这里将在Windows上安装的主要步骤记录下来。

sinat_18131557·2022-12-29 11:54

TensorRT 入门(4) Python API 浏览

文章目录0.前言1.UserGuide1.1.CoreConcepts2.TensorRTAPIReference3.UFFConverterAPIReference4.GraphSurgeonAPIReference0

清欢守护者·2022-12-29 11:53

TensorRT 入门(6) tensorrtx lenet

文章目录0.前言1.使用流程2.源码解析2.1.创建Engine文件2.2.模型推理0.前言学习TensorRT的资料实在是太少了主要就是靠官方文档和官方Demo其他开源项目基本都是针对某个或某些网络的

清欢守护者·2022-12-29 11:23

TensorRT 入门(7) INT8 量化

文章目录0.前言1.sampleINT81.1实例简介1.2扩展阅读2.sampleINT8API2.1实例简介2.2扩展阅读3.PythonCaffeMNISTINT80.前言TensorRT提供了FP16

清欢守护者·2022-12-29 11:23

TensorRT | 入门篇

文章目录简介WhyTensorRTTensorRT部署流程TensorRT支持范围TensorRT模型导入流程TensorRT优化细节TensorRT部署方法https://developer.nvidia.com

THE@JOKER·2022-12-29 11:52

TensorRT 入门(2) 官方样例 sampleMNISTAPI

sampleMNIST通过导入一个caffe模型并将caffe模型转换为tensorrt的形式。sampleMNIST

清欢守护者·2022-12-29 11:52

TensorRT 入门(3) 官方样例 sampleOnnxMNIST

sampleMNIST通过导入一个caffe模型并将caffe模型转换为tensorrt的形式。sampleMNISTAPI通过TensorRT的C++接

清欢守护者·2022-12-29 11:52

TensorRT入门介绍

什么是TensorRTTensorRT是由Nvidia推出的C++语言开发的高性能神经网络推理库，是一个用于生产部署的优化器和运行时引擎。其高性能计算能力依赖于Nvidia的图形处理单元。

Ango_Cango·2022-12-29 11:51

TensorRT入门

在训练了神经网络之后，TensorRT可以对网络进行压缩、优化以及运行时部署，并且没有框架的开销。

某一天10_21·2022-12-29 11:50

杰理之nnom【篇】

使用一行代码将Keras模型部署到NNoM模型,支持复杂的结构;Inception，ResNet，DenseNet，OctaveConvolution…

Rambo-Lamborghini·2022-12-29 11:27

关于yolov5模型转换为rknn

将pt模型部署在硬件上需要使用C++编程部署，并且需要将pt模型转化为RK可接受的模型。①目前硬件环境RK仅能解析yolov55.*版本的模型，对于yolov5更新后的6.0版本，硬件并不支持。

123小星星·2022-12-28 23:29

全流程打通！YOLOV5标注&训练&部署：Windows/Linux/Jetson Nano

作者|msnh2012编辑|极市平台点击下方卡片，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】技术交流群导读本文将分windows和linux,pc和jetsonnx

自动驾驶之心·2022-12-28 22:02

NVIDIA Xavier pytorch深度学习环境配置 & yolov5目标检测 & TensorRT加速

XhranXhran·2022-12-28 16:54

NVIDIA Xavier TensorRT TensorRTX 生成engine时报错

自己训练得到的yolov5s无法部署。能生成.wts文件，但在生成.engine时报错，报错内容：Loadingweights:best.wts[04/13/2022-18:13:44][E][TRT](UnnamedLayer*214)[Convolution]:kernelweightshascount2304but32640wasexpected[04/13/2022-18:13:44][E

XhranXhran·2022-12-28 16:54

tensorrt部署YOLOv5模型记录【附代码，支持视频检测】

同时英伟达也推出了tensorrt进行模型部署，同时可以进行模型加速，这篇文章就是在学习利用tensorrt进行YOLOv5部署记录【需要有C/C++的基础，我也在学这一部分】

爱吃肉的鹏·2022-12-28 13:27

tensorRT部署实战——yolov5

onnx优化上来先贴onnx优化后的效果：左图是yolov5s原模型导出的onnx，右图是经过优化后的onnx，效果是一致的，可以看到优化后简洁了不少，最主要的是模型简化后，可以排除很多不必要的麻烦。1.首先是动态维度，前面说过通常只设定batch为动态维度，因此找到yolov5官方的onnx转化代码export.py，找到torch.onnx.export函数，进行修改。torch.onnx.e

cxb1998·2022-12-28 13:23

yolov5的TensorRT部署【tensorrt+cudnn@主机】

1、版本问题（1）TensorRT的ONNX解释器是针对Pytorch版本编译的，如果版本不对应可能导致转模型时出现错误。

epic_Lin·2022-12-28 13:50

TensorRt（4）yolov3加载测试

本文介绍使用darknet项目原始的预训练模型yolov3.weights，经过tensorrt脚本转换为onnx模型，进一步编译优化编译位engine，最后使用TensorRt运行时进行推理。

wanggao90·2022-12-28 13:19

使用OpenCV操作CUDA送检图像到TensorRT(SSD模型)

本地环境:Corei77700HQ,GTX10606G.开发环境(安装顺序):1)NvidiaDriver384;2)Cuda9;3)Cudnn7forcuda9;4)OpenCV3.4.1;5)TensorRT3.4.2

一点晴·2022-12-28 13:15

一个基于Docker的TensorRT+OpenCV项目的环境配置

环境依赖python3.7.13cuda10.2cudnn8.0.4TensorRT7.2.1.6OpenCV3.4.16docker相关由于环境依赖过于复杂，使用dockerfile直接进行部署不太现实

qq_38617319·2022-12-28 13:15

AGX Xavier部署自己修改训练后的yolov4模型(tensorrt加速版)

本项目使用的这位大佬的git项目.，过程中遇到很多问题大佬都及时回复了，在此十分感谢大佬相助。以下是对项目的补充说明：一、项目环境AGXXavier版本Jetpack4.4.1cuda10.2.89cudnn8.0.0.180tensoort7.1.3.0opencv4.4.1onnx1.5.0二、环境配置1.安装yaml-cpp出现的错误：解决方法：sudoapt-getinstalllibbo

丹啊丹·2022-12-28 13:15

opencv-＞tensorrt的数据排列方式

在使用tensorrt的时候，将opencv的Mat格式处理成tensorrt输入方式。

永力·2022-12-28 13:15

Win10下VS2019配置OpenCV和TensorRT

VS2019+OpenCVlatestver的经历需要下载的文件所需要的环境VS2019配置OpenCV的步骤1.安装VS20192.安装Cmake工具3.配置OpenCV4.新建C++项目VS2019配置TensorRT

DeepLearningJay·2022-12-28 13:44

Jetson AGX Xavier进行边缘端算法环境配置、OpenCV和TensorRT配置

JetsonAGXXavier移植和部署深度学习算法，需要依赖cuda、cudnn、tensorrt、opencv等库，不过好在jetpack包含了上述所有环境，无需额外编译opencv或者tensorrt

MidasKing·2022-12-28 13:14

掌握Pytorch模型压缩裁剪与量化

权重压缩模型在训练时使用的模型权重类型为float32，而在模型部署时则不需要高的数据精度。可以将类型转换为float16进行保存，这样可以降低45%左右的权重大小。

Coggle阿水·2022-12-28 10:44

No toolchains found in the NDK toolchains folder for ABI with prefix: arm-linux-androideabi

yolov5模型部署NCNN到Android端时报错开发NDK遇到的问题1.原因分析：最新版ndk（version=25.1.8937393）的toolchains文件夹中无arm-linux-androideabi

拉莫帅·2022-12-28 09:55

使用tensorrt 加速Ultra-Fast-Lane-Detection项目

使用tensorrt加速Ultra-Fast-Lane-Detection项目运行环境：项目主机版本(onubuntu18.04)AGX版本(Jetson4.3)cuda10.010.0.130-cudnn77.6.5.32

不知道起啥名_·2022-12-28 01:26

INT8量化原理理解

INT8量化的深入理解参考量化几连问INT8量化原理INT8量化目的不饱和（最大值）映射饱和映射INT8量化流程TensorRT的INT8量化TensorRTINT8量化过程编写Calibration器

Activewaste·2022-12-27 17:23

int8量化--调研

，如MobileNet系列、shuffleNet系列、VoVNet等；从大的模型开始通过量化、剪裁、蒸馏等压缩技术实现网络的小型化；在inference阶段使用特殊的计算库实现计算的加速，比如MKL、TensorRT

assassin_sword·2022-12-27 17:23

一文了解模型量化中的QAT和PTQ

一文了解模型量化中的QAT和PTQ由于前一段时间在做模型的转换工作，实际部署的时候需要一些模型加速的方法，常用的有各家的inference框架，如mnn,tnn,tensorrt等，这些框架除了fp32

菜鸟滚滚·2022-12-27 17:53

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