模型部署（tensorRT)

升级cuda+tenserrt+python(cuda11.3+tensorrt8.2.1+python3.7)

之前装了cuda10.1+cudnn+tensorrt5.15+nvidia驱动，现在想更新tesorrt到8.2，需要卸载已有的cuda+tensorrt，安装cuda11.3由于我得用deb方式安装
木key哇啦·2022-12-23 13:16

半精度（FP16）调试血泪总结

作者丨AllentDan@知乎链接丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/510574300问题描述MMOCR在MMDeploy中部署时，PANet模型在以TensorRT-fp16
机器学习与AI生成创作·2022-12-22 23:01

【问题解决】同一机器上Flask部署TensorRT报错记录

1.报错：UserWarning:volatilewasremovedandnowhasnoeffect.Use`withtorch.no_grad():`instead.image=Variable(image,volatile=True)解决办法：withtorch.no_grad():image=Variable(image)2.报错：TypeError:Objectoftypeint64i
ifsun-·2022-12-22 23:31

tensorrt debug问题汇总

目录1.Dynamicdimensionsrequiredforinput:input,butnoshapeswereprovided.Automaticallyoverriding2.sampleMNIST.obj:errorLNK2019:无法解析的外部符号cudaStreamCreate3.Assertionfailed:(smVersion＜SM_VERSION_A100)&&“SMver
Mr.Q·2022-12-22 23:57

【推荐系统笔记】-1.排序服务相关

目录精排服务框架介绍推荐系统架构框架流程图排序服务相关-机器学习平台数据流服务排序模型训练平台模型部署平台排序服务相关-参数服务器DNN/DeepFM排序模型实践电商推荐排序线上模拟总结来自深度之眼的课程学习笔记精排服务框架介绍推荐系统架构推荐引擎
KryHan·2022-12-22 14:26

深度学习部署架构：以 Triton Inference Server（TensorRT）为例

什么是模型部署？模型训练只是DeepLearning的一小部分，如《HiddenTechnicalDebtinMachineLearningSystems》机器学习系统的技术债书中所说。
禅与计算机程序设计艺术·2022-12-22 13:45

Triton Inference Server教程2

backend：模型要在什么backend上面运行，可以用两种参数指定，一个是platform，一个是backend，对于某些模型，两个参数二选一即可，某些模型必须从中选一个指定，具体的规则如下：图中TensorRT
lansebingxuan·2022-12-22 13:43

【模型推理加速系列】06: 基于resnet18加速方案评测

今天这篇文章以resnet18模型为例，对比Pytorch、ONNX、TorchScript、TensorRT模型格式在不同硬件(包括CPU和GPU)上的inference性能。
JasonLiu1919·2022-12-22 13:43

triton 模型部署

TritonInferenceserver是Nvidia开源的模型部署服务的框架。源码地址：https://github.com/triton-inference-server用来加速GPU推理。
learn-to-live·2022-12-22 13:12

基于Triton Server部署BERT模型

更多、更及时内容欢迎留意微信公众号：小窗幽记机器学习文章目录背景准备工作下载数据下载模型构建容器模型部署将checkpoint导出为torchscript启动Tritonserver启动自定义的Tritonclient
JasonLiu1919·2022-12-22 13:41

基于PaddleClas2.2的奥特曼识别，从数据训练到利用PaddleLite2.9框架将模型部署到树莓派4b 64位（调用python api进行图片&视频流识别）

网上PaddleClass2.2文章很少，都是2.1，但是2.2和2.1的配置还是有些区别的，而且看了网上很多关于paddlelite树莓派相关教程都是修改cc文件，然后./run.sh。但是没有直接调用pythonapi的教程，更有甚至利用python使用os.system('./run.sh')进行调用，实在难受。因此有了这篇文章来记录一下。本项目主要是基于PaddleClas2.2的奥特曼识
勤慎诚恕·2022-12-22 13:46

使用ONNX转换AI模型

考虑以下场景：您可以在PyTorch中训练神经网络，然后在将其部署到生产环境之前通过TensorRT优化编译器运行它。这只是众多可互操作的深度学习工具组合中的一种，其中包括可视化、性能分析器和优化器。
扫地的小何尚·2022-12-22 12:22

未来6G网络内生智能的探讨与分析

同时对网络内生智能所引发的机器学习建模问题、模型部署/更新问题、如何应用强化学习的问题、以及标准化问题进行了探讨。这些问题需要在无线网络内生智能化进程中被关注和进一步研究。
宋罗世家技术屋·2022-12-22 08:25

[pytorch] libtorch-C++的实现

libtorch中常用函数写法2.1libtorch与std::vector/数据指针等数据量的转换2.2python与C++对照写法3.实际用例3.1写测试用例测试libtorch函数3.2用libtorch实现tensorRT
wolf_king_586·2022-12-22 07:07

Fate集群 | 基于MNIST数据集的模型训练+模型预测 详细过程

分割数据集2、拷贝数据集二、模型训练1、上传数据1）host方2）guest方2、构建模型3、修改配置文件1）DSL简介2）DSL配置文件3）运行配置文件4、提交任务，训练模型三、模型预测1、修改配置文件2、模型部署
VV一笑ヽ·2022-12-22 06:20

如何用TensorRT部署YOLOv7

最重要的是，我感觉自己学不动了…之前YOLOX和YOLOv6出来后，我分别写了文章介绍如何使用TensorRT的C++接口部署这两个模型，并且把代码放在了gitee上，感兴
DeepDriving·2022-12-22 03:43

【论文解读】一文看懂yolov4 | 各种框架源码实现 | 详尽的state-of-art

目录0各种版本源码实现AlexeyAB大佬本佬其他版本实现PyTorch：TensorFlow:TensorRTKerasOpenCV-dnn：1.前言1.1历史渊源1.2论文梗概附上摘要：附上作者自述贡献论文主要组成
熊猫小妖·2022-12-22 03:13

手把手教程 | 如何用TensorRT部署YOLOv7

作者|一天到晚潜水的鱼编辑|汽车人点击下方卡片，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的分类、检测任务的部署源码
自动驾驶之心·2022-12-22 03:09

使用c++部署tensorrt加速yolov7

我相信想要在C++平台使用tensorrt加速的朋友们也是有很强的计算机基础的，那么简单的部分我们就跳过，重点是和大家介绍模型转换的部分以及环境的搭建。
13059l·2022-12-22 03:08

使用FastDeploy在英特尔CPU和独立显卡上端到端高效部署AI模型

1.3英特尔独立显卡简介1.4使用FastDeploy在英特尔CPU和独立显卡上部署模型的步骤1.4.1搭建FastDeploy开发环境1.4.2下载模型和测试图处1.4.3三行代码完成在项特尔CPU上的模型部署
英特尔边缘计算社区·2022-12-21 21:59

PyTorch模型转TensorRT

文章目录转换步骤概览环境参数PyTorch转ONNXONNX转TensorRT转换步骤概览准备好模型定义文件（.py文件）准备好训练完成的权重文件（.pth或.pth.tar）安装onnx和onnxruntime
森尼嫩豆腐·2022-12-21 08:39

TFServing—AI模型服务部署框架（二）

前一节讲了tensorflow-serving单个模型部署，本节接着介绍tfserving通过配置文件，部署多个模型，以及多个模型的不同版本。
一步一步HH·2022-12-21 08:59

TensorRT全方位概览笔记

TensorRT（基于8.2.3）1.简介1.export1.1使用tensorrtAPI搭建1.2使用parser1.3使用框架内tensorrt接口1.4注意事项2.开发辅助工具2.1trtexec2.2Netron2.3onnx-graphsurgeon2.4polygraphy2.5NsightSystems3
highoooo·2022-12-21 08:29

【自动驾驶环境感知项目】——基于Paddle3D的点云障碍物检测

文章目录1.自动驾驶实战：基于Paddle3D的点云障碍物检测1.1环境信息1.2准备点云数据1.3安装Paddle3D1.4模型训练1.5模型评估1.6模型导出1.7模型部署效果1.自动驾驶实战：基于
yuan〇·2022-12-21 06:43

关于jetson 的一堆奇怪bug的修复之路（同时解决sdkmanger升级/安装tensorrt提示密码错误，无法打开terminal）

先说结论，目前个人猜猜的有俩个可能性原因：1、jetson和主机的ubuntu用的不是英语2、usr/bin/python3路径不对因为我jetson系统换英语，然后修好了usr/bin/pyhon3路径后一切正常，无法打开terminal的在右键菜单中打开terminal后输入gnome-terminal看看报错，如果是glcannotfind__gl__之类的python报错，八成就是因为us
weixin_47491668·2022-12-21 05:55

win10+cuda11.4+cudnn8.4+TensorRT-8.4.1.5环境配置

一、安装cuda、cudnn和tensorRT需要下载的文件：cuda11.4下载地址：CUDA版本列表cudnn下载地址：CUDNN版本列表tensorRT下载地址：tensorrt版本列表其中下载tensorrt
起个名字都难啊·2022-12-21 05:23

Jetson Xavier NX 上查看CUDA、Cudnn、Tensorrt、Opencv的版本及配置信息

sudo-Hpip3install-Ujetson-stats#启动jtopsudojtop启动后界面如下，可以查看到开发板资源使用情况，接着点击info如果安装成功，可以查看到CUDA、cuDNN、opencv和TensorRT
C++有手就行·2022-12-21 05:52

Jetson Xavier NX 卸载Tensorrt8.2.1并安装指定版本8.0.1

我的板子目前环境是Jetpack4.6.2、CUDA10.2、Cudnn8.2.1、Tensorrt8.2.1首先说一下为什么要更换版本，在执行tensorrt的测试案例的时候，无法通过，报错如下：[ltWrapper.cpp
C++有手就行·2022-12-21 05:52

执行YOLOv5时报错，解决：AttributeError: ‘Upsample‘ object has no attribute ‘recompute_scale_factor‘

版本信息：JetsonNX、Jetpack5.0.2、Python3.8、Pytorch1.12.0、TorchVision0.13.0、CUDA11.4、Cudnn8.4.1、Tensorrt8.4.1
C++有手就行·2022-12-21 05:52

jetpack4.5.1使用tensorrt加速模型

本文使用的是jetpack4.5.1，之所以没有使用最新的jetpack4.6，4.6.1是因为4.6以上版本中包含的tensorrt>=8，其中的函数接口都与tensorrt7有所不同，网上资料较少不方便实践
kamiyuuki·2022-12-21 05:46

Jetson Xavier NX重装Jetpack5.0.2系统、安装CUDA11.4、Cudnn8.4.1、Tensorrt8.4.

1准备工作硬件：开发板、跳线帽、microUSB数据线、电源线软件：Ubuntuhost主机、NVIDIASDKMANAGER（下载地址：NVIDIASDKManager|NVIDIADeveloper）sudoaptinstall./sdkmanager_1.8.1-10363_amd64//tab补齐就可以了2开始刷机用杜邦线或者跳线帽将XavierNX第三引脚FC_REC与第四引脚GND短接
C++有手就行·2022-12-21 05:42

机器学习模型部署

机器学习模型部署都有哪些坑？
xys430381_1·2022-12-21 02:46

MODNet模型部署以及一些改动

部署日记：MODNet的使用以及一些改动文献和gitgit地址：https://github.com/ZHKKKe/MODNet论文地址：https://arxiv.org/abs/1703.03872算法的具体内容可以看原论文或者CSDN上相关文章进行学习。本文主要介绍在进行训练和预测的时候遇到的一些事情和解决办法论文与github的一些注意事项官方的MODNet提供的算法中e-ASPP模块使用
努力的苏比·2022-12-21 02:14

AI模型工业部署：综述【常用的部署框架：TensorRT、Libtorch】【常见提速方法：模型结构、剪枝、蒸馏、量化训练、稀疏化】【常见部署流程：onnx2trt】【常见服务部署搭配】

作为深度学习算法工程师，训练模型和部署模型是最基本的要求，每天都在重复着这个工作，但偶尔静下心来想一想，还是有很多事情需要做的：模型的结构，因为上线业务需要，更趋向于稳定有经验的，而不是探索一些新的结构模型的加速仍然不够，还没有压榨完GPU的全部潜力一、AI部署AI部署的基本步骤：训练一个模型，也可以是拿一个别人训练好的模型针对不同平台对生成的模型进行转换，也就是俗称的parse、convert，
u013250861·2022-12-20 23:40

目标检测paddlex后使用nms代码优化

paddlex目标检测模型部署后推理，结果是个大列表，里面包字典，字典长这样，bbox里面是[x,y,w,h]{'category_id':1,'category':'face','bbox':[118.9930648803711,33.9634895324707,300.432594
21岁害怕编程·2022-12-20 22:27

TensorRT&&C++在Win10下前向推理速度不稳定原因汇总及解决方案

问题背景：在使用C++版本的TensorRT框架做模型推理时，会遇到前向推理速度不稳定的情况。
@会飞的毛毛虫·2022-12-20 17:03

yoloX模型部署-tensorrt配置

1、window下anaconda安装tensorrt首先,前往官网下载TensorRT（https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-8x-download
视觉AI·2022-12-20 15:45

tensorflow serving多模型部署

基本流程dockerpulltensorflowserving官方镜像生成tensorflowserving可直接读取的模型格式编写配置文件启动tensorflowserving镜像1、docker下载CPU版本dockerpulltensorflow/serving:latestGPU版本dockerpull tensorflow/serving:latest-gpu2、模型格式转换tensor
修行小仙女·2022-12-20 11:27

Python调用TensorFlow Serving部署的模型提供接口

DockerPullTensorFlowServingPyTorch或TensorFlow模型生成模型文件模型生成.onnx文件Pytorch模型生成.onnx文件.h5文件转.onnx文件.onnx文件转.pb文件TensorFlowServing模型部署调用
肆年の·2022-12-20 11:23

Tensorflow Serving 部署自己的模型

接口进行测试3.1通过curl命令进行预测3.2通过postman调用接口进行预测4.部署多个模型5.部署模型的多个版本5.TensorFlowServing热部署5.1同一个模型新增version5.2多模型部署
酒酿小圆子～·2022-12-20 11:48

Tensorflow Serving部署模型

它支持模型版本控制和回滚、支持并发、支持多模型部署、支持模型热更新等，由于这些特性，使得我们不需要为部署线上服务而操心，只需要训练好线下模型即可。
十点半的毛毛雨·2022-12-20 11:16

Tensorflow Serving 2.0多模型部署Centos

TensorflowServing2.0多模型部署Centos本章介绍如何在Centos上部署Tensorflow2.0的tf-serving，并且可以部署多模型的配置，具体就分为两步1、保存模型配置首先要了解
程序员吴彦祖·2022-12-20 11:15

基于TensorFlow Serving的YOLO模型部署

迁移训练后的模型需要部署到生产环境，TensorFlowServing是一种模型部署方法，只需几行简单的代码就可以维护模型的整个生命周期。
Tester_muller·2022-12-20 11:11

导出onnx需要注意的事项

本文根据项目实践总结了9条导出onnx注意事项，我们基本上按照这9条方式去操作，可以减少很多错误，使得模型部署更加顺利。
@BangBang·2022-12-20 05:45

Tensorflow Lite(2) : 使用Model Maker 创建边缘端机器学习模型

将创建的TFLite模型与通过TensorflowLite转换的模型进行详细的性能比较，最后将模型部署到web应用中。1.TensorFlowLit
@BangBang·2022-12-20 05:40

LeCun点赞华人女科学家！使用能量模型替代Softmax函数

目前已有很多机器学习模型部署在高风险领域中，例如特殊疾病的诊断，敏感信息的生物识别等，当模型部署上线后，往往无法控制输入的数据，这些高风险模型很容易受到训练分布外
Amusi（CVer）·2022-12-19 15:41

基于深度模型Out of Distribution(OOD)基础技术路线研究

在工业检测领域，将训练好的模型部署到实际场景时，常会碰到一个问题：如果输入的图片是一个新的类别，模型之前根本没见过，那么，无论模型的预测结果是什么，都必会是错误的。
Aqrose_666·2022-12-19 15:09

vivo 云原生容器探索和落地实践

向上支撑了算法中台，为算法工程师提供数据管理、模型训练、模型管理、模型部署等能力，为广告、推荐和搜索等业务赋能，成功为算法实现了降本、提效
·2022-12-19 12:38

TorchScript (将动态图转为静态图)(模型部署)(jit)(torch.jit.trace)(torch.jit.script)

TorchScript是Pytorch模型（继承自nn.Module）的中间表示，保存后的torchscript模型可以在像C++这种高性能的环境中运行TorchScript是一种从PyTorch代码创建可序列化和可优化模型的方法。任何TorchScript程序都可以从Python进程中保存，并加载到没有Python依赖的进程中。简单来说，在pytorch的灵活的动态图特性下，torchscrip
hxxjxw·2022-12-19 11:03

win10 WSL2 Docker 与 Linux Docker

项目场景：项目场景：用win10wsl2docker开发使用GPU（tensorflow、onnx、TensorRT）的镜像，然后部署到Linux生产环境进行使用，发现不识别cuda驱动。
刘丶小歪·2022-12-19 10:17
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