模型部署（tensorRT) 第42页

【AI芯片】ONNXRuntime

ONNXRuntime支持多种运行后端包括CPU，GPU，TensorRT，DML等。可以说ONNXRuntime是对ONNX模型最原生的支持。

rrr2·2022-12-03 02:41

paddle 44 用onnxruntime实现ppyoloe模型的部署（含python和c++版本），支持batchsize

通过正常渠道导出的paddledetection由于内置nms操作，因而无法进行多图推理，正常导出模型部署的代码可以参考paddle43用onnxruntime实现ppyoloe模型的部署（含python

万里鹏程转瞬至·2022-12-03 02:39

入门必看 | 如何高效实现矩阵乘？万文长字带你CUDA入门

作者|张译编辑|机器之心点击下方卡片，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【CUDA】获取CUDA实战书籍！

自动驾驶之心·2022-12-02 20:59

DeepStream初探

一、DeepStream基本认识DeepStream是一个基于Gstreamer，融合了NVIDIATensorRT技术的视频推理框架，它提供了一个多路视频流、多模型的推理加速工具，是一个模型部署加速的进阶工具

进击の攻城狮·2022-12-02 18:35

深度学习模型部署技术栈随笔

学了半年，和大家分享一下深度学习模型部署所需要掌握的技术及学习路线，纯干货！！！一、概述想要真正的将训练好的模型部署到边缘计算设备上，并能够以可接受的速度和精度来运行需要掌握很多知识。

进击の攻城狮·2022-12-02 18:28

深度学习实战项目：速算题目批改

模型训练2.1目标检测2.1.1模型介绍2.1.2模型训练2.1.3训练结果2.2文本识别2.2.1模型介绍2.2.2模型训练2.2.3训练结果3.模型推理3.1YOLO模型接口3.2CRNN模型接口4.模型部署

独行者~·2022-12-02 17:29

TensorRT8.2.1.8基于Docker容器快速安装

一.实验环境ubuntu20.04:NVIDIAGeForceRTX3080二.安装方法全手动安装优点：不需要掌握基本的docker操作知识，新手上手快。缺点：报错较多，容易出现版本冲突。半自动安装这种安装方式是通过拉取官方镜像，然后创建容器，在容器内部进行安装，后面的模型转换等工作也是在容器中进行。优点：简单方便省心，报错少，对机器上的其他服务不会造成影响，也不会受到其他服务限制，主要是cuda

Future-Miracle·2022-12-02 14:00

agender-mxnet 进行tensorrt部署遇到问题(已解决)

1.首先进行trtexec进行转换（默认已经安装tensorrt）首先进行exportPATH=/tensorrt路径/bin:$PATH#这行防止使用trtexec指令系统显示找不到指令trtexec

knighthyyyyyy·2022-12-02 14:59

trt 使用trtexec工具ONNX转engine

maxShapes=input:10x1x80x92x60minbatch=1optbatch=2maxbatch=10其次，我用的int8量化；量化需要设置calib文件夹；D:\Download\TensorRT

4月16！·2022-12-02 14:59

tensorrt dockerfile

joker-G·2022-12-02 14:59

ubuntu18.04+cuda11.0+tensorrt8.4.2配置安装

安装tensorrt的前提是已经安装好了cuda,需要根据cuda的版本去选择tensorrt的版本。

梦游的alice·2022-12-02 14:28

PyTorch的CUDA错误：Error 804: forward compatibility was attempted on non supported HW

安装环境为：tensorrt8.4安装完成后，一当调用cuda环境就会报错：Error804:forwardcompatibilitywasattemptedonnonsupportedHW。

code_pgf·2022-12-02 14:58

pytorch深度学习模型部署tensorrtx安装并编译AI工程

一、安装依赖安装依赖环境：Ubuntu18.04/cuda10.0/cudnn7.6.5/tensorrt7.0.0/opencv3.31、安装cuda下载地址cuda-10.0-download.下载

code_pgf·2022-12-02 14:27

Docker容器中安装TensorRT8.0.0.3以及onnx2trt

Docker容器内部构建tensorRT过程记录一下自己的实现过程。记录一下自己在的实现过程。配置好的镜像已经上传到了dockerhub。可以直接拉取就不用配置了。

liu_yuan_kai·2022-12-02 14:57

Windows环境使用TensorRT工具trtexec将ONNX转换为engine(trt)文件

当前环境软件版本CUDA10.2cudnn7.6.5TensorRT7.0.0.11根据当前环境编译trtexec源码在TensorRT里面，路径TensorRT-7.0.0.11\samples\trtexec1

Alex-Leung·2022-12-02 14:26

使用tensorrt自带的trtexec将onnx模型转换为trt模型

1.在官网下载好tensorrt，进入bin目录。（注意：在ubuntu上需要加上sudo,使用管理员权限。）运行如下模型转换命令：sudo.

lgh15897723511·2022-12-02 14:26

TensorRT ubuntu18.04 安装过程记录

details/109308882CUDNN安装：https://blog.csdn.net/HaoZiHuang/article/details/109310082当然如果已经安装了cudnn，但是版本与TensorRT

氵文大师·2022-12-02 14:55

ubuntu20.04 Tensorrt8.4 onnx2trt trtexec Docker环境配置

1、创建工程目录mkdirTensorrt_pipeline&&cdTensorrt_pipeline2、下载源码gitclonehttps://github.com/NVIDIA/TensorRT.git

code_pgf·2022-12-02 14:25

yolov5-seg（实例分割）的tensorRT部署

本文主要介绍如何利用tensorRT的c++api完整实现yolov5的实例分割部署，平时我的博文点赞很少，说实话，我本来真的不想继续写下去，觉得没意思。

曙光_deeplove·2022-12-02 10:04

YOLOv5实战+TensorRT部署---环境配置及软件下载

YOLOv5项目的TensorRT加速部署—环境配置在Win10系统上利用TensorRT来加速部署YOLOv5项目，需要用到的软件与依赖包有：cuda10.2,cudnn7.6.5,VS2019,OpenCV3.4.0

畅想未来2020·2022-12-02 10:03

YOLOv5-seg数据集制作、模型训练以及TensorRT部署

YOLOv5-seg数据集制作、模型训练以及TensorRT部署版本声明一、数据集制作：图像Json转txt二、分割模型训练三tensorRT部署1模型导出2onnx转trtmodel3推理部分版本声明

最佳运动员·2022-12-02 07:01

Pytorch模型部署：torch-onnx-ncnn

主要是学习记录以及一些理解，大部分内容来自以下链接，如有侵权请联系我学习内容：OpenMMlab所著《模型部署那些事》专栏，推荐一看！！！

亿丶Bug·2022-12-02 02:40

Android NNAPI 即将在 Android Q 迎来大更新

一年多过去了，Android模型部署也有了巨大的变化，ncnn继续活跃的维护，加入了int8和vul

haima1998·2022-12-02 01:34

Windows TensorRT环境配配置（VS Code）

先到英伟达官网下载TensorRThttps://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-8x-download（需要登陆英伟达账号）。注意选择与C

蘑菇爸爸·2022-12-02 00:50

pytorch模型网页部署——Flask

一、Flask用法Flask是python的轻量级web框架，可用来做简单的模型部署。

wxyczhyza·2022-12-01 20:35

【我参加NVIDIA Sky Hackathon】使用TAO模型训练工具训练CV检测识别模型

目录1.TAO模型训练工具2.环境配置3.CV模型框架选择4.数据集处理4.1.数据收集4.2.数据标注5.模型训练5.1.SSD5.2.yolov45.3.模型剪枝6.模型部署6.1.模型导出6.2.

Liu_Sheep·2022-12-01 19:53

飞桨模型部署至docker并使用FastAPI调用（一）-docker安装与vscode连接

飞桨模型部署至docker并使用FastAPI调用目录Windowsdocker下载安装WSL无法打开设置使用国内下载源示例教程PythonDocker安装vscode链接至dockerfastapi安

MWHLS·2022-12-01 17:54

PaddleDetection系列-[1]-ppyoloe+训练自己的数据集

-ppyoloe+训练自己的数据集1.制作数据集1.1.用labelImg制作的数据集转换成PaddleDetection可以训练的coco数据集2.训练模型2.1修改相关的配置文件2.2训练脚本3.模型部署

GeekPlusA·2022-12-01 16:25

c++ TensorRT TRT::Tensor 用法学习笔记

目录TRT::Tensor用法学习笔记TensorRT查错笔记总结：升级cuda后，tensorrt项目预测报错，

AI视觉网奇·2022-12-01 14:40

yolov5模型部署到android及其注意事项

1.模型部署过程具体流程可以参照迷途小书童note，内容非常详尽，只要肯细心完成部署完全没有问题。文章如下借鉴文章2.注意事项部署过程中走过了无数坑，特此文章，希望后继者们能够轻松一点。

m0_59749051·2022-12-01 13:56

基于 docker 和 Flask 的深度学习模型部署

花了29980买的从入门到精通课程，分享给大家模型部署一直是深度学习算法走向落地的重要的一环。随着深度学习落地需求越来越迫切，具备一定工程部署能力是算法工程师的必备能力之一。

Java技能树·2022-12-01 13:12

Tensorflow Lite模型部署之模型转换

TensorFlowLite的设计旨在在各种设备上高效执行模型。这种高效部分源于在存储模型时，采用了一种特殊的格式。TensorFlow模型在能被TensorFlowLite使用前，必须转换成这种格式。转换模型减小了模型文件大小，并引入了不影响准确性（accuracy）的优化措施（optimizations）。开发人员可以在进行一些取舍的情况下，选择进一步减小模型文件大小，并提高执行速度。您可以使

Mrrunsen·2022-12-01 09:19

深兰科技|硬编解码技术的AI应用

解码通常有VideoCapture/FFmpeg/GStreamer等选择，推理一般选择TensorRT

泰勒朗斯·2022-12-01 08:43

mmpose PyTorch模型转TensorRT

文章目录mmposePyTorch模型转TensorRT1.github开源代码2.PyTorch模型转ONNX模型3.ONNX模型转TensorRT模型3.1概述3.2编译3.3运行4.推理结果mmposePyTorch

令狐傻笑·2022-12-01 07:16

怎样c++调用pytorch训练的模型

概括–常用思路：思路1）pytorch框架模型转libtorch框架模型;思路2）将pytorch下.pt模型先转通用的.onnx模型，再使用tensorrt加速工具转.engine模型（注：不同平台下的加速工具不同

梦回兵工厂·2022-12-01 07:56

【tianracer】整点tensorrt加速后的u-net巡线

百度云资料：链接：https://pan.baidu.com/s/1nKMUcyIoE8VljEdpw9-XdQ提取码：yeap复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦训练后的模型准备本文的关键是tensorrt

原味小辣鸡·2022-12-01 05:03

NVIDIA Jetson tx2i 设置cuda10.2 _cudnn8.0, 安装 pyTorch

NVIDIAJetsontx2i，使用JetPack4.5.1刷机后，内置有（CUDA10.2、cudnn8.0、opencv4.1.1、L4TR32.5、TensorRT7.1.3、VisionWorks1.6

Smile@IT小女子·2022-12-01 02:10

windows cuda11.x cudnn8.x TensorRT8.x 环境配置

win10CUDA11cudnnTensorRT开发环境的搭建与测试cuda，cudnn和tensorrt安装cuda下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archivecudnn

月光下的小趴菜·2022-11-30 21:09

[CV学习笔记]tensorr加速篇之yolov5seg 实例分割

[CV学习笔记]tensorr加速篇之yolov5seg实例分割1.前言yolov5-7.0版本继续更新了实例分割的代码，其分割的精度与速度令人惊讶，本文将yolov5-seg进行tensorrt加速，

RexLK·2022-11-30 18:31

【CV学习笔记】transformer-tensorrt加速

1、前言transformer在逐渐在cv领域有更多的应用，于是准备利用tensorrt对VIT、SWIN、DETR进行加速，基本做法是现将torch的模型转成ONNX，然后再将ONNX模型转化为engine

RexLK·2022-11-30 18:31

【CV学习笔记】图像预处理warpaffine-cuda加速

原项目地址为:https://github.com/shouxieai/tensorRT_Pro个人学习项目地址为:https://github.com/Rex-LK/tensor

RexLK·2022-11-30 18:00

TensorRT加速深度学习在线部署

本次的分享主要分为两部分：一、TensorRT理论介绍：基础介绍TensorRT是什么；做了哪些优化；为什么在有了框架的基础上还需要TensorRT的优化引擎。

jwy2014·2022-11-30 17:52

jetson nano 6 TensorRT部署YOLOV5

yolov5s.pt.num_class=80.当然也可以训练自己的数据用于部署,类别数量根据自己情况而定.2.下载tensortx项目,进行转换.下载地址:https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx

半度温热·2022-11-30 16:22

Xavier中使用TensorRT的Python API对Pytorch模型进行FP16精度和INT8精度转换

Xavier中使用TensorRT的PythonAPI对Pytorch模型进行FP16精度和INT8精度转换0.Xavier环境JetPack4.6python3.6.9tensorrt8.0.1.6torch1.9.0

Zannnne·2022-11-30 16:51

Paddleserving服务化部署 tensorrt报错， shape of trt subgraph is [-1,-1,768],

报错解决方案1https://github.com/PaddlePaddle/Serving/blob/v0.9.0/doc/TensorRT_Dynamic_Shape_CN.mdhttps://github.com

愚昧之山绝望之谷开悟之坡·2022-11-30 16:15

Jetson nano部署记录

文章目录1、yolov5s模型转tensorrt1、前期准备2、运行yolov53、TensorRT加速推理4、直接使用摄像头进行部署2、deepstream检测1、下载SDK2、安装依赖3、配置环境4

桃成蹊2.0·2022-11-30 16:44

YOLOv5 Jetson部署 TensorRT

用TensorRT部署YOLOv5，用的最多的方式就是通过：https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx/tree/master/yolov5步骤和教程都已经很详细了，

不佛·2022-11-30 16:13

yolov5模型部署:Triton服务器+TensorRT模型加速（基于Jetson平台）

yolov5转tensorrt模型Jetson调用tritoninferenceserver详细笔记yolov5模型部署:Triton服务器+TensorRT模型加速（基于Jetson平台）文章目录系列文章目录前言一

JulyLi2019·2022-11-30 16:42

[深度学习][jetson]paddleocr的python部署在jetson上使用tensorrt报错nvalidArgumentError: The input [x] shape

paddleocr的python部署在jetson上使用tneosrrt报错nvalidArgumentError:Theinput[x]shapeoftrtsubgraphis[-1,3,-1,-1],pleaseenabletrtdynamic_shapemodebySetTRTDynamicShapeInfo.(at/paddle/paddle/fluid/inference/tensorr

FL1623863129·2022-11-30 16:08

当 Apache DolphinScheduler 遇上 MLOps，机器学习模型部署到生产环境更快、更安全

总之，MLOps可以帮助用户更快地试验和开发模型，更快地将模型部署到生产环境，并进行质量保证。“本次演讲分为四个部分：ApacheDolphinSchedu

DolphinScheduler社区·2022-11-30 16:23

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