模型部署（tensorRT) 第40页

【CV学习笔记】ros之yolov5、tensorRT封装调用

1、前言在yolov5&tensorRT在ros框架下使用时，遇到了一些问题，经过一步一步的排错之后，最终在ros中实现，因此在这里实现了一个简单的demo，便于以后进行回顾，同时给有需要的同学提供一个例子

Rex久居·2022-12-10 13:11

tensorboard ckpt pb 模型的输出节点_TensorRT部署深度学习模型

1.背景目前主流的深度学习框架（caffe，mxnet，tensorflow，pytorch等）进行模型推断的速度都并不优秀，在实际工程中用上述的框架进行模型部署往往是比较低效的。

weixin_39767983·2022-12-10 08:37

将PyTorch模型部署到C++上（Ubuntu)

因此需要将PyTorch模型部署到C++上。以下是实现的步骤。将PyTorch模型转化成TorchScriptTorchScript的作用是用TorchScript编写的任何代码都

ZhuojunChen·2022-12-10 07:48

【推荐阅读】嵌入式AI开发系列教程：利用STM32cubeIDE在stm32h747i-disco部署神经网络

MCUAI原文链接:【嵌入式AI开发】篇四|部署篇：STM32cubeIDE上部署神经网络之模型部署

诸葛灬孔暗·2022-12-10 06:31

【C++学习笔记】IDE配置的学习笔记

1.VSCode:C/C++在VSCode中配置CMake：《GetstartedwithCMakeToolsonLinux》VSCode中配置launch.json的视频教程：《tensorRT从零起步高性能部署

songyuc·2022-12-09 20:29

MMDetection系列之（PTYORCH TO ONNX）

尝试新的MMDeploy来部署你的模型(Pytorch->ONNX->TensorRT)OpenNeuralNetworkExchange（ONNX，开放神经网络交换）格式，是一个用于表示深度学习模型的标准

qq_41627642·2022-12-09 18:04

基于docker的tensorflow2 bert 新闻分类模型部署

整体思路：1）使用tensorflow2加载预训练bert模型，进行训练，然后将模型部署载tfseving中。

晚点吧·2022-12-09 15:38

TensorRT初探——MobileNet_V1

TensorRT初探——MobileNet_V1引言随着人工智能的发展，深度学习在计算机视觉上的应用越来越广泛，但如何落地实际工程项目的问题也越发受人关注，如何在边缘设备上运行深度学习模型也成为一个热点

CoderLife_·2022-12-09 13:34

TensorRT实战(二) 如何使用TRT python API搭建简单的VGG16网络

2020-01-01初版2020-01-10修改vgg结构至torchvision.models.vgg,更新代码一、读入权重并搭建网络参考TRT提供的官方文档python_samples，注意这个TRT版本是6.0的，目前TRT已经更新到了7.0，不过看ReleaseNote可以发现，TRT6.0与TRT7.0在API上没有变动，因此也不必有所顾忌。另外，由于这个PythonSample必须要将

麦克斯韦恶魔·2022-12-09 04:41

论文阅读《Incremental Few-Shot Object Detection》

这个模型部署到设备上后，设备应该能随时接收数据量很少的N

不说话装高手H·2022-12-09 02:41

Jetson Nano\NX\AGX 学习笔记

JetsonNano\NX\AGX学习笔记1.jetson平台安装pytorch、torchvision2.yolov5模型部署deepstream,x86\jetson平台2.0.下载`deepstream6.1

GeekPlusA·2022-12-09 01:12

Jetson Nano部署YOLOv5与Tensorrtx加速——（自己走一遍全过程记录）

说在前面搞了一下Jetsonnano和YOLOv5，网上的资料大多重复也有许多的坑，在配置过程中摸爬滚打了好几天，出坑后决定写下这份教程供自己备忘。事先声明，这篇文章的许多内容本身并不是原创，而是将配置过程中的文献进行了搜集整理，但是所有步骤都1:1复刻我的配置过程，包括其中的出错和解决途径，但是每个人的设备和网络上的包都是不断更新的，不能保证写下这篇文章之后的版本在兼容性上没有问题，总之提前祝自

Mr_LanGX·2022-12-09 01:09

Yolov3 CPU推理性能比较-Onnx、OpenCV、Darknet

通常，当我们将模型部署到CPU或移动设备上时，往往只关注于轻量级的模型体系结构，而忽略了对快速推理机的研究。在研究CPU设备上的快速推理时，我测试了提供稳定pythonAPI的各种框架。

woshicver·2022-12-08 13:49

yolov5的推理输出detect.py部分

同时，推理输出对模型部署在不同的环境下也是十分重要的。源码：https://github

AI、明察秋毫·2022-12-08 13:10

《Aidlux智慧安防AI实战训练营》作业心得

（2）学习目的了解一下实际业务的实现过程，主要之前没接触过模型部署，参加本次训练营也可以体验一下模型部署在设备上的效果。2作业题目（1）题目：实现人流数据计数功能，并通知手机小程序人数。

xianermi·2022-12-08 12:49

Jetson Nano 部署(3)：TensorRT介绍

TensorRT介绍TensorRT是一种高性能的神经网络推理优化器和运行时推理引擎，应用于项目落地部署。

@BangBang·2022-12-08 12:59

Jetson Nano QT CSI相机Demo

为了方便开源演示前一篇博客提到的tensorRT，先简单封装一个CSI相机的demo（原来用的usb相机）。首先是项目的基本配置，其实没有什么，主要是用到了以前的opencv的配置。

rglkt·2022-12-08 12:58

YOLOV5之TensorRT加速：C++版

YOLOV5之TensorRT加速：C++版前言1.TesnsorRT安装1.1驱动安装、cuda和cudnn配置1.2环境安装2.Downloadtensorrtx3.使用C++API从头开始创建网络定义

龙啸wyh·2022-12-08 12:58

Yolov5训练自己的数据集+TensorRT加速+Qt部署

本人由于项目要求，需要利用Yolov5网络训练自己的目标检测与分类模型，并利用TensorRT加速将其部署到Qt界面上。目前已经实现了整个流程，写下这篇博客供需要的各位参考。

Uaena_violet·2022-12-08 12:57

Jetson Nano TensorRT C++加速 YOLOV5，集成进qt项目中

tensorrtxC++版本的yolov5tensorRT加速。感谢开源大佬的无私奉献。环境前提：搭建好YOLOv5所需环境，JetsonNano自带了tensorRT环境。

rglkt·2022-12-08 12:27

Jetson Nano配置YOLO v3（CUDA+cudnn+OpenCV+TensorRT）

、检查OpenCV4、检查cuDNN5、安装YOLOv36、YOLO的常用命令(1)单张测试命令(2)多张测试命令(3)改变阈值(4)实时摄像头(5)本地视频检测(6)在预训练的模型上继续训练二、运行TensorRT1

vegetable_cat·2022-12-08 11:15

Network slimming，一个比较好用的模型剪枝方法

由于深度学习模型大小以及计算资源的限制，导致将深度学习模型部署到如移动端的时候会受到一定的限制，为了解决这个问题，就形成了一个新的领域：模型压缩，即减少模型的参数以及计算量，并且依然保证模型的精度。

春枫琰玉·2022-12-08 08:49

[TensorRT] TensorRT官方例程SampleOnnxMNIST代码完全解读！

本文首发于https://yangzhenyu.tech/作者：Frank导读：本文主要带来对TensorRT中自带的sample:sampleOnnxMNIST的源码解读，官方例程是非常好的学习资料，

_Laputa·2022-12-08 08:40

TensorRT加速 ——NVIDIA终端AI芯片加速用，可以直接利用caffe或TensorFlow生成的模型来predict（inference）...

官网：https://developer.nvidia.com/tensorrt作用：NVIDIATensorRT™isahigh-performancedeeplearninginferenceoptimizerandruntimethatdeliverslowlatency

weixin_33726943·2022-12-08 08:03

mnist tensorrt 运行_TensorRT程序分析

写在前面首先，部署TensorRT进行推理，我们需要有一个训练好的网络，需要它的网络结构文件*.prototxt需要它的网络权值文件*caffemodel我们要用一个cuda程序来部署，那么这个在TensorRT

xinwuji312·2022-12-08 08:32

mnist tensorrt 运行_深度学习算法优化系列十八 | TensorRT Mnist数字识别使用示例

1.前言上一节对TensorRT做了介绍，然后科普了TensorRT优化方式以及讲解在Windows下如何安装TensorRT6.0，最后还介绍了如何编译一个官方给出的手写数字识别例子获得一个正确的预测结果

咖侃侃·2022-12-08 08:32

TensorRT安装

本文是为了记录安装TensorRT过程中遇到的一些问题。首先进入TensorRT下载页面，选择你要下载的TensorRT版本。

做个爱笑的大男孩·2022-12-08 08:27

TensorRT：2.实现Mnist手写数字识别推理

运行环境：Windows10VisualStudio2015Update3Cuda10.0cuDNN7.6.5TensorRT7.0.0.11OpenCV4.3.01.TensorRT推理的12个基本步骤

代丹·2022-12-08 08:53

ONNX与TensorRT的使用

ONNXRuntime/TensorRT1、利用TensortRT加速Tensorflow模型主体思想：Tensorflow->TensorRT（pb->uff）以TensorRT官方样例基于手写数字体

favorxin·2022-12-08 08:45

TensorRT使用（Tensorflow/Keras/Pytorch）

本文旨在记录TensorRT使用情况，本人实测TensorRT加速Tensorflow，Keras，Pytorch模型，同时还对比了腾讯的Forward框架，当然Forward框架使用情况本篇文章不做记录

favorxin·2022-12-08 08:15

Tensorflow 2.x 模型-部署与实践

Tensorflow2.x模型-部署与实践在《基于TensorFlowServing的YOLO模型部署》文章中有介绍tensorflow1.x版本的模型如何利用TensorFlowServing部署。

Hogwarts测试开发·2022-12-08 08:42

TensorRT推理手写数字分类（一）

搭建模型并训练文章目录系列文章目录前言一、网络搭建1.LeNet网络结构2.pytorch代码二、网络训练1.pytorch代码2.结果展示三、保存和加载模型1.保存整个网络2.保存网络中的参数总结前言为了学习一下使用TensorRT

做个爱笑的大男孩·2022-12-08 07:32

【C++】【Opencv】vector＜float＞格式数据转成cv::Mat（8UC1）

本人在使用TensorRT来做图像分割的开发时，在后处理阶段需要将vector数据给转成cv::Mat(8UC1)，最近需求需要提速，所以在这一阶段试着优化了下代码。

少有人走的路_心智旅程·2022-12-08 07:53

vs2019离线安装OnnxRuntime

onnx作为一个非常优秀的跨平台的深度学习工具，其他框架训练的模型均可在上进行使用部署，作为cpu平台部署的利器，因为不像gpu平台，英伟达提供了tensorrt进行加速部署这里是在win10上面进行安装编译这个平台不过

喝粥也会胖的唐僧·2022-12-08 04:09

Ubuntu20.04安装CUDA、cuDNN、onnxruntime、TensorRT

描述——名词解释CUDA：显卡厂商NVIDIA推出的运算平台，是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。开发人员可以使用C语言来为CUDA架构编写程序，所编写出的程序可以在支持CUDA的处理器上以超高性能运行。（百度百科）NVDIA开发出的，可以用于GPU计算的一个工具（我）cuDNN：用于深

绿竹巷人·2022-12-08 04:38

ONNX Runtime使用简单介绍

前面系列博客中有用tensorRT、OpenVINO加速模型推理TensorRT加速方法介绍（pythonpytorch模型）_竹叶青lvye的博客-CSDN博客_tensorrt加速OpenVINO使用介绍

竹叶青lvye·2022-12-08 04:37

实战YOLO V5推演（TensorRT版本 C++）

提示：兜兜转转还是来到了C++，欠的债该还的得还，因此本篇文章试图从C++来撬动tensorrt完成转换模型和推理，而不是借助python库文章目录前言一、Tensorrt前置1.1Tensorrt基本概念

weixin_40293999·2022-12-07 22:14

第八章：PyTorch生态简介|第九章：PyTorch的模型部署

生态简介8.1torchtext简介8.4.1torchtext的主要组成部分8.4.2torchtext的安装8.4.3构建数据集8.4.4评测指标（metric）8.4.5其他第九章：PyTorch的模型部署

HammerDeng·2022-12-07 22:21

pytorch模型部署去除训练信息方法

使用pytorch框架进行模型训练的时候，尤其需要进行断点续接训练的时候，我们需要对模型权重中的epoch信息进行去除，从而实现模型的进一步训练。–epoch20的模型训练得到的.pt文件使用指令：python3train.py--epoch20--weightlast.pt模型训练报错，原因很简单，.pt文件文件中包含有epoch的训练信息，需要进行清除，也可以使用大于last.pt的训练次数清

千与编程·2022-12-07 22:18

TensorRT部署（图像分类）之onnx生成（第一讲）

importtorchimporttorchvisionimportnetronclassClassifier(torch.nn.Module):def__init__(self):super().__init__()self.backbone=torchvision.models.resnet34(pretrained=False)self.backbone.load_state_dict(to

CV_er·2022-12-07 21:55

TensorRT部署（图像分类）之engine生成及反序列化推理（第二讲）

1）日志文件类创建classTRTLogger:publicnvinfer1::ILogger{public:virtualvoidlog(Severityseverity,nvinfer1::AsciiCharconst*msg)noexceptoverride{if(severitycreateBuilderConfig();autonetwork=builder->createNetwork

CV_er·2022-12-07 21:25

PaddleSeg之语义分割模型部署

模型训练完后，往往在实际应用过程中对实时性都有一定的要求，而python运行效率比较慢，所以需要采用其他加速的部署方案，这里主要介绍下PaddleSeg的C++部署方案。1.模型导出pythonexport.py--config./configs/deeplabv3p/deeplabv3p_resnet101_os8_cityscapes_769x769_80k.yml--model_path./

沉睡的黑马·2022-12-07 14:03

R3live+PaddleYOLO同步建图和目标检测

1.硬件环境显卡2080ti，nvidia驱动470.141.03系统ubuntu18.04，cuda-11.1，TensorRT-7.2.1.6,opencv-3.4.16PythonIDE:Anaconda

沉睡的黑马·2022-12-07 14:58

Jetson Nano 系列之：25FPS性能优化之路

LEVEL1：tensorrt加持不要考虑pytorch了，把训练好的,pt文件拷贝出来，用tensorrt进行编译，得到.engine文件，性能大约可以提高1倍。L

ironinfo·2022-12-07 10:49

jetson nano上部署Yolov5转Tensorrt

Yolov5转Tensorrt整个过程参考:yolov5转tensorrt模型_JulyLi2019的博客-CSDN博客_yolov5转tensorrt下载文件版本需对应，（下载参考JetsonAGXXavier

灞気水笵er·2022-12-07 10:45

error gnutls_handshake() failed: Error in the pull function.

fatal:unabletoaccess‘https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx.git/’:gnutls_handshake()failed:Errorinthepullfunction

3DYour·2022-12-07 10:13

ultra fast lane detection 使用tensorRT加速预测（python+C++版本）

将ufld训练的pytorch模型转换成TRT格式模型使用tensorrt加速运行，目前只完成了使用python版本测试使用，后续会继续探索部署到nvidiaxavier,使用C++完成整个部署流程。

小驴淘米666·2022-12-07 07:20

miivii域控制器(Xavier)实现TensorRT加速后的Ultra-Fast-Lane-Detection项目

（1）TensorRT7(2020.09.29更新)TensorRT是深度学习推理(Inference)优化器，主要针对NVIDIAGPU，应用于模型部署、实际预测阶段。TensorRT通过分析深

cxhmike·2022-12-07 07:49

ImportError: libnvinfer.so.7: cannot open shared object file

ubuntu18.04安装完tensorrt7.2.3，在终端调用tensorrt没有问题，但在pycharm里运行时，提示找不到libnvinfer.so.7虽然在bashrc中设置了环境变量，但是也没有对

lindsayshuo·2022-12-06 23:13

Could not load dynamic library ‘libnvinfer.so.6‘；错误解决

importtensorflowastfCouldnotloaddynamiclibrary'libnvinfer.so.6';dlerror:libnvinfer.so.6:cannotopensharedobjectfile:Nosuchfileordirectory;CannotdlopensomeTensorRTlibraries.IfyouwouldliketouseNvidiaG

2021黑白灰·2022-12-06 23:12

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