TRT

关于部署过程中paddle、onnx、trt等模型转换（二）

文章目录前言一、paddle2onnx二、onnx2trt总结前言上文我们讲述了如何将paddle1.0版本的模型转换为onnx以及trt格式，很多人私信问如何将2.0版本的进行转换。
羽客S·2023-02-02 09:02

关于部署过程中paddle、onnx、trt等模型转换（一）

前言paddle1.0版本检测与识别模型同理使用。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/.pdparams/.states的三个训练文件以及训练时的yml文件，放到相应的文件夹下，随后修改tools/program.py文件中的参
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

ubuntu tensorRT5.1.5.0 sample yolov3转onnx转trt，pytorch转onnx转trt推理

tensorRT5.1.5.0安装官网安装并解压：https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-5x-download添加环境变量：exportLD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/home/wxy/TensorRT-5.1.5.0/libpip安装python版本，装在你的python环境下cdTensorRT-5.1.5
三寸光阴___·2023-02-01 08:29

pytorch模型(.pth)转tensorrt模型(.engine)的几种方式

深度学习系列文章文章目录深度学习系列文章前言一、trtexec二、torch2trt三、torch2trtdynamic四、parser解析onnx模型五、tensorrtx六、onnx-tensorrt
武魂殿001·2023-02-01 08:48

yolov7导出可被trt解析的onnx

（1）注意要使用分支u5版（不需要任何修改直接导出即可）的进行onnx导出（导出后再进行simpify可以进一步消除导出onnx中存在的unsqueeze、gather、shape算子）（2）如果使用master中的导出onnx，要获得cat三个检测层的结果，要传入--grid而且发现onnxsim会报错。大老师已经可以成功简化，但是依然存在scatternd算子，这个算子存在就意味着要使用这个插
曙光_deeplove·2023-01-31 10:41

关于询问trt推理部分bug

voidinfer(xxxxxxxxxxxxxxxxxxx){staticint*num_dets=newint[out_size1];cudaError_tstate=cudaMemcpyAsync(buffs[0],&blob[0],in_size*sizeof(float),cudaMemcpyHostToDevice,stream);if(state){coutenqueueV2(&buf
曙光_deeplove·2023-01-31 09:48

TensorRT(11):python版本序列化保存与加载模型

TensorRT文章目录一、序列化保存模型二、反序列化加载模型三、完整代码楼主曾经在TensorRT(7)：python版本使用入门一文中简要记录了python版本是序列化与反序列化加载模型的步骤，但因为环境以及TRT
hjxu2016·2023-01-29 16:41

TensorRT(7)：python版本使用入门

TensorRT系列传送门(不定期更新):深度框架|TensorRT文章目录一、TRT在线加载模型，并构建推断引擎的步骤二、在线加载onnx模型,序列化保存到本地三、反序列化直接加载保存后的trt模型四
hjxu2016·2023-01-29 16:41

[深度学习][原创]AssertionError: Unsupported fields [‘max_delta‘]解决方法

如果涉及到怎么改变框的颜色等具体细节就不行了，如果想用yolov4.weights进行GPU加速而且是做python开发的话，我们可以有很多方法：比如yolov4.weights->yolov4.onnx->yolov4.trt
FL1623863129·2023-01-29 10:05

【RL】6.Actor-Critic

AsynchronousActor-CriticAdvantageFunction我们在第四章PolicyGradient中从原始的梯度计算公式，引入baseline和时间步衰减的技巧后，得到AdvantageFunction，形式如下：Aθ(st,at)=∑t′=tTnγt′−trt
BevnWu·2023-01-23 15:42

【rtthread设备】第四篇：pwm设备

//查找pwm设备/*name：pwm设备名称*/rt_device_trt_device_find(constchar*name);//设置pwm设备的周期和占空比/*device：pwm设备句柄channel
hello_world^_^·2023-01-23 07:53

如何处理yolov5模型在推理阶段出现 assert(engine-＞getNbBindings() == 2

按照正常流程，大家在官方yolov5训练结束后，在官方export.py导出onnx，然后将onnx->转换为trt，部署上来后，估计出现的就是上面的问题。
泰勒朗斯·2023-01-21 21:30

tensorrt deeplabv3+ 部署踩坑

deeplabv3+模型转onnx模型一开始我用的paddlepaddle的实现，转换成onnx模型再转trt模型推理需要2s左右后面我用得pytorch的deeplabv3+实现https://github.com
isyoungboy·2023-01-21 16:29

生成tensorrt引擎错误记录-yolov5

warning:‘nvinfer1::Dims::type’isdeprecated[-Wdeprecated-declarations]note:TRT_DEPRECATEDDimensionTypetype
Coding-Prince·2023-01-20 01:37

【模型部署】Pytorch-＞ONNX-＞trt

1.电脑环境主要注意cuda、cudnn、pytorch、tensorrt、onnx、onnxruntime的版本。absl-py=1.2.0=pypi_0addict=2.4.0=pypi_0appdirs=1.4.4=pypi_0backcall=0.2.0=pypi_0blas=1.0=mklbrotlipy=0.7.0=py37h2bbff1b_1003ca-certificates=20
mjiansun·2023-01-18 08:24

TensorRT部署神经网络

TensorRT加速模型示例代码#---------------------------------------------------------------#这个脚本向你展示了如何使用torch2trt
麻花地·2023-01-17 09:38

部署记录 win10 trt yolov4-tiny

目录目标1.环境2.先跑darknetyolov4（win10+cmake3.24.2+vs2019）2.1readme2.2cmake编译2.3VS编译2.4darknet.c3.darknettrtyolov43.1readme3.2enazoeyolo-tensorrt3.3编译问题记录4.加速方案4.1OPENCV->NPP编译选项及测试4.1.1测试相关preprocess函数替换效果及
highoooo·2023-01-13 11:21

快如闪电⚡：Yolov5-TensorRT-Ubuntu-Clion 一次性搞定

笔者花费3个晚上的休息时间，实现了Yolov5官方模型yolov5s.pt的TRT推理优化加速，成功部署到Ubuntu16.04。上面是优化后模型的实时检测效果。
深度学习哪些事·2023-01-10 16:21

号外！Yolov5-TensorRT-DeepSort 10倍加速！

C++】：方便工程化部署，目前网上的资源还基本集中在python实现，笔者一步到位，直接整合出C++代码；【最新的Yolov5】：笔者测试发现，yolov5较yolov3在工程应用上确实有显著提升；【TRT
深度学习哪些事·2023-01-10 16:21

小白从零开始在jetson nano上进行YOLOV3-Tiny 与 tensorrt加速检测

，因为在板子上直接下载github上下载资源包我一般都没能下载成功）1.darknet（AB大神版，可直接make编译）地址：https://github.com/AlexeyAB/darknet2.TRT-yolov
2817124761·2023-01-10 14:19

Tensorflow、TF-TRT、 TensorRT那些事儿

每日一歌，分享好心情：[《爱情转移》]最近一直在折腾TF-TRT的问题…过程一言难尽，记录些许心得，希望你少走弯路一基本概念参考官方文档：https://docs.nvidia.com/deeplearning
小白龙呢·2023-01-10 09:07

R语言实战-第九章 R in action-chapter9

cargplotsHHrrcovmulticompeffectsMASSmvotlier#单因素方差分析#数据集来源multcomp包的cholesterol数据集library(multcomp)attach(cholesterol)table(trt
Anny Yeung·2023-01-09 19:05

报错怎么解决，求教

song@song-Mi-Gaming-Laptop-15-6:~$cdonnx2trtsong@song-Mi-Gaming-Laptop-15-6:~/onnx2trt$pythonsetup6.py
彩色的霓虹灯·2023-01-07 15:50

onnx转tensorrt序列化文件，并使用tensorrt来推理（以卡通人物生成GAN模型为例）

我这里使用GAN训练了一个卡通头像生成模型，像下面这样tensorrt等环境安装就不说了，想使用tensorrt来推理，首先要将文件格式转化了tensorrt支持的格式，好在官方提供了转化的程序trt
weixin_39566143·2023-01-07 08:04

Tensorrt的使用：pytorch-＞onnx-＞trt

0.电脑环境(此环境可供参考，因为本人在配置时，尝试不少版本间的配合使用！！！难受！！！)tensorrt的安装推荐系统：Ubuntu18.04cuda:10.2cudnn:8.0.2(推荐配置8.2.1)torch:1.10.0torchvision:0.11.2Tensorrt:8.2.3.0(推荐此版本，在我使用中，其他版本的容易有兼容性问题)1.pytorch转onnx参考如下博客进行转换
nuo112·2023-01-07 04:28

PyTorch参数模型转换为PT模型

当PyTorch模型需要部署到服务时，为了提升访问速度，需要转换为TRT模型，再进行部署。在转换为TRT模型之前，需要将PyTorch参数模型（如pth.tar）转换为pt模型，使用jit形式。
SpikeKing·2023-01-06 09:41

YOLOX （pytorch）模型 转 tensorRT 之运行推理Python / C++

1.torch2trt安装gitclonehttps://github.com/NVIDIA-AI-IOT/torch2trtcdtorch2trtpythonsetup.pyinstall2.转换模型
Replete·2023-01-05 02:01

InvalidArgumentError: Each axis in Attr(axes) should be in the range of [0, -1]But current axis is:2

在C#程序中调用目标检测算法（C++、TensorRT），且每次只可以调用一次检测算法接口，多次调用时出现如下报错：[12/16/2022-16:45:35][E][TRT]3:[executionContext.cpp
高祥xiang·2023-01-05 02:56

[TRT] TensorRT was linked against cuBLAS/cuBLAS LT 11.5.1 but loaded cuBLAS/cuBLAS LT 11.4.1

安装cuda11.2.2,cudnn8.1.1,TensorRT8.0.1.6后，在运行程序时候提示：[TRT]TensorRTwaslinkedagainstcuBLAS/cuBLASLT11.5.1butloadedcuBLAS
高祥xiang·2023-01-05 02:18

TensorRT基础

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（变异的trt
cxb1998·2022-12-29 11:54

NVIDIA Xavier TensorRT TensorRTX 生成engine时报错

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)[
XhranXhran·2022-12-28 16:54

一文了解模型量化中的QAT和PTQ

常用的模型量化方式有训练中量化，QAT,和训练后量化，PTQ，之前转trt时，用的就是PTQ，在一
菜鸟滚滚·2022-12-27 17:53

dali预处理-yolov5trt推理-pytorch后处理-nvidia-triton部署

0.概述整个triton的目录结构如下：1.dali进行图像预处理运行下面的脚本回生成一个dali后缀的图像处理引擎，这里面的细节参数请看dali的官方文档、[email protected]_def(batch_size=128,num_threads=4,device_id=0)defpipe():img0=dali.fn.external_source
Willert·2022-12-27 16:23

使用TensorRT加速超分辨率模型Real-ESRGAN

torch2trt是NVIDIA-AI-IOT开源的项目，旨在提供便利的API将PyTorch模型转为TensorRT模型，但是目前不支持动态尺寸的输入。Torch-TensorRT是NVID
snoopy_21·2022-12-24 11:11

Jetson学习笔记(三):多种模型文件的调用部署

文章目录1.torch2trt--trt模型调用2.onnx2trt--trt模型调用1.torch2trt–trt模型调用通过torch2trt的官方代码找到加载这个trt文件封装好了的函数TRTModule
ZZY_dl·2022-12-24 09:12

TensorRT Paser加载onnx 推理使用

参考：https://blog.csdn.net/weixin_42357472/article/details/125333979注意：paser是指trt.OnnxParser加载转化1、环境环境还是是用的
loong_XL·2022-12-24 06:16

torch2trt报错no attribute‘max_workspace_size‘的解决方案(附文件)

torch2trt报错AttributeError:‘tensorrt.tensorrt.Builder‘objecthasnoattribute‘max_workspace_size‘torch2trt
IT_ROBOT·2022-12-24 06:13

极智开发 | TensorRT8 vs TensorRT7 接口增删汇总

 欢迎关注我的公众号[极智视界]，回复001获取Google编程规范 O_o >_< o_O O_o ~_~ o_O 本文汇集了一些TRT8对比TRT7增删的接口，可能不是并非完整。 
极智视界·2022-12-23 23:09

TensorRT8+C++接口+Window10+VS2019中的使用-模型准备及其调用以及图像测试

文章目录前言一、如何制作tensorRT需要的uff、onnx、trt文件1.1keras生成的h51.2h5转pb1.3pb转uff1.3.1下载你的tensorRT1.3.2解压到纯英文路径，和opencv
迷失的walker·2022-12-23 23:04

TensorRT学习笔记 1 - 概述

TensorRT系列笔记是作者半年来学习和使用TensorRT(后称trt)积累笔记整理和心得。包含trt的基本概念，相关资料，实践笔记，踩坑记录等等。
GFward·2022-12-23 13:21

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

docker容器里访问gpu；onnx转tenorrt trt、engin、plan格式；triton加载推理tensorrt模型

1、docker容器里访问gpu，docker安装tenorrt参考：https://www.jianshu.com/p/8f38a63b86cc安装：aptinstallnvidia-container-runtime验证运行tensorrt容器（暴露--gpus）：dockerrun-it--gpusall-v/data/loong/triton_test/model_repository/c
loong_XL·2022-12-18 10:36

车牌识别lpr tenssorrt推理（三）

一：有gru单元的，h5转onnxnx上部署：onnx转engine时报错：[2022-04-2111:35:36][error][trt_builder.cpp:30]:NVInfer:/data/tmp
cv-daily·2022-12-18 10:06

GRU:门控循环单元

参数输入输出理论解决长期记忆和反向传播中的梯度等问题GRU是LSTM的一种变体，它比LSTM的结构更加简单，而且效果也很好GRU只有两个门：更新门和重置门GRU将单元状态与输出合并为一个状态hztz_tzt和rtr_trt
HatcherRobotics·2022-12-16 00:32

【代码片段】ONNX 模型转成Tensorrt 及推理测试

nvidia-pyindex1.0.9nvidia-tensorrt8.0.1.6"""importtensorrtastrt'''通过加载onnx文件，构建engine'''onnx_file_path="model.onnx"#输入需要转换的onnx文件G_LOGGER=trt.Logger
乐亦亦乐·2022-12-15 22:43

onnx格式转tensorRT

自己写的onnx转trt的代码。
有难易乎·2022-12-15 22:13

onnx 转 tensorrt 的几种方法

onnx2tensorrt1.trtexectrtexec使用说明2.onnx-tensorrtbuildingusage3.polygraphyInstallationusage4.python代码onnx2trt5
ywfwyht·2022-12-15 22:13

转ONNX模型 通过TRT 实现C++的简单案例。

下面这个链接值得参考：TensorRT学习与paddle-TRT实践（一）_飞得更高-CSDN博客_paddletensorrtgithub源码地址：https://github.com/NVIDIA/
Vertira·2022-12-15 22:11

YOLOX的TensorRT加速部署

1.下载代码和权重文件YOLOX：https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOXtorch2trt:https://github.com/NVIDIA-AI-IOT
HenryFar·2022-12-14 22:40
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