TensorRT

一个tensorrt的很好的教程-tensorrtx

https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx/openpose-tensorrt版-tensorrt-zoohttps://github.com/poincarelee
dongxia_dl·2021-04-01 14:39

在CenterFace中利用tensorrt进行视频检测时遇到显存溢出的问题【已解决】

项目文件位置：CenterFace-master/prj-tensorrt/demo.py【问题】在用这个demo.py跑视频检测的时候，遇到了显存溢出的问题，如下：结果38s的视频运行完就只有20多s
李二胖对我很重要·2021-03-31 16:21

字节跳动 日常实习 二面凉经

然后是问项目，我主要说了用TensorRT的项目。面试官问我学CUDA的情况，我说了就是寒假学了一段时间，然后寒假的时候看了NVIDIA开源的fastertransformer。
uiemUI·2021-03-12 11:33

Windows 安装tensorrt

官方安装教程：https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/archives/tensorrt-601/tensorrt-install-guide/index.html
谁抢我的西红柿炒蛋·2021-03-10 14:07

YOLOv5系列（2）——YOLOv5导出jit，onnx，engine

文章目录一、YOLOv5导出jit二、YOLOv5导出onnx三、使用onnx四、YOLOv5导出engine（tensorrt/trt）五、总结所有代码5.1models/common.py5.2models
wa1tzy·2021-03-06 21:06

TensorRT教程

TensorRT教程参考链接：https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/developer-guide/index.html#unique_11396268993.1
weixin_37958272·2021-02-24 02:58

矩池云安装/修改 cuda、cudnn、nvcc、tensorRT 教程

在整个机器学习的过程中，配置环境一直是一个比较复杂的事情，今天介绍几种根据英伟达官方文档来配置环境的方法。安装方案https://gitlab.com/nvidia/container-images/cuda/国内同步镜像：https://gitee.com/zionfuo/cuda安装脚本在dist目录下选择cuda的版本号矩池云上cuda8/cuda9使用的是ubuntu16.04，cuda1
机器学习是魔鬼·2021-02-22 09:52

实现TensorRT-7.0插件自由！(如果不踩坑使用TensorRT插件功能)

本系列为新TensorRT的第一篇，为什么叫新，因为之前已经写了两篇关于TensorRT的文章，是关于TensorRT-5.0版本的。
·2021-02-21 04:25

实现TensorRT-7.0插件自由！(如果不踩坑使用TensorRT插件功能)

本系列为新TensorRT的第一篇，为什么叫新，因为之前已经写了两篇关于TensorRT的文章，是关于TensorRT-5.0版本的。
·2021-02-21 04:23

TensorRT笔记(12)使用量化网络

使用DLA11.使用DLA11.1在TensorRT推理期间在DLA上运行11.1.1示例：带有DLA的sampleMNIST11.1.2示例：在网络创建期间为层启用DLA模式11.2DLA支持的层11.3GPU
隔壁王校长wyh·2021-02-11 12:43

TensorRT笔记(11)使用量化网络

NVIDIA®TensorRT™支持带有QuantizeLinear和DequantizeLinear节点的量化ONNX模型。量化张
隔壁王校长wyh·2021-02-11 11:01

老潘的私藏宝藏资料分享！！！

列一下博客的关键词：深度学习、神经网络、模型部署落地、服务器推理、Pytorch、TensorRT、Caffe、Python、C++、算法等。
老潘的博客·2021-02-10 12:58

TensorRT笔记(4)build、engine、context介绍

初学TensorRT框架的时候，build、engine、context和runtime这几个类经常搞不清楚，不知道他们又什么作用，下面就这几个类进行简单说明。
隔壁王校长wyh·2021-02-06 20:31

TensorRT笔记(一)TensorRT简介

目录摘要1.什么是TensorRT？1.1TensorRT的好处1.1.1谁可以从TensorRT中受益1.2TensorRT适合哪里？1.3TensorRT如何工作？
隔壁王校长wyh·2021-02-05 14:40

Python多进程部署TensorRT的问题及解决

按照Nvidia官方教程按照部署TensorRT成功后,在python环境下多进程启动tensorrt实例时,系统报错:TensorrtERROR:CUDAinitializationfailurewitherror3
zbharper·2021-01-28 15:38

模型部署之 TensorRT 初步入门

TensorRT是NVIDIA提出的用于统一模型部署的加速器，可以应用于NVIDIA自家设计的硬件平台比如NVIDIATeslaA100显卡，JETSONXavier开发板等，它的输入可以是来自各个流行的训练框架
默写年华Antifragile·2021-01-25 13:27

【玩转yolov5】yolov5s模型转tensorrt后在服务器以及agx xavier上的测评

最近花了点时间在nvidiajetsonagxxavier上部署了yolov5框架，然后将公开的yolov5s.pt模型转成tensorrt，分别在个人笔记本上和agxxavier平台上测试了不同组合下的
昌山小屋·2021-01-23 17:14

使用TensorRT加速Pytorch模型(简单实用)

目录前言TensorRT简介和安装Pytorch模型转TensorRT实验前言模型推理加速是调参师们都不得不面对的任务，加速一个模型有这么几个方向：使用混合精度，模型剪枝压缩，FPGA/ASIC硬件加速等
木盏·2021-01-21 17:04

史上最全面的AI推理框架对比--OpenVINO、TensorRT、Mediapipe

现在常见的模型推理部署框架有很多，例如：英特尔的OpenVINO，英伟达的TensorRT,谷歌的Mediapipe。今天我们来对这些框架及其相关设备做一个介绍和对比。
OAK中国·2021-01-15 09:49

DeepStream5.0系列之Triton部署模型

首先，tritonserver支持更多种类的模型，如pytorch、tensorflow、tensorrt等，而nvinfer只专注于做tensorrt模型的集成，这对于模型的开发调试有利；但是
ZONG_XP·2021-01-04 17:59

【TX2】NVIDIA Jetson Tx2刷机指南（JetPack-4.4、SDK manager-1.4）

SDKManager的使用下载登录（极苦难）Step1Step2Step3安装更新时间：2020.12.31SDKManager版本：1.4JetPack-4.4：包含cuda10.2、cudnn8.0、tensorRT7.1
Owen1u·2020-12-31 18:52

Nvidia AGX Xavier Jetson 开机配置

JetSonAGXXavier目录开机1.1配件1.2需要准备的器材1.3连接设备刷机环境配置Tensorrt加速推理Tensorflow1.X问题已解决问题待解决问题标题2-2-1标题2-2-2标题2
LocalMinima·2020-12-27 01:26

手把手教你编译TensorRT 自己的MaskRCNN例子和模型转化—sampleuffMaskRCNN。可用于nvidia-TX1下，TX2，Xavier等嵌入式开发板，亲测有效！

手把手教你编译TensorRT自己的MaskRCNN例子和模型转化—sampleuffMaskRCNN。
中科哥哥·2020-12-25 14:40

模型量化（Model Quantization）

TensorflowModelQuantizationQuantizingdeepconvolutionalnetworksforefficientinference:Awhitepaper推理加速库：GEMMLOWP,IntelMKL-DNN,ARMCMSIS,QualcommSNPE,NvidiaTensorRT
蜉蝣之羽，衣裳楚楚·2020-12-25 00:09

TensorRT安装、测试及常见问题

python3.8.5–可以通过命令查看cuda、cudnn、python版本(以上是我的安装环境)二、下载安装包1.下载链接：https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-download2
姚路遥遥·2020-12-24 19:59

TensorRT详解

■TensorRT概述NVIDIA®TensorRT™的核心是一个C++库，可以促进在NVIDIA图形处理单元（GPU）上的高性能推断。
姚路遥遥·2020-12-24 16:31

pytorch转tensorRT步骤

序言最近在摸索pytorch转tensorRT部署，看了很多示例代码，把步骤总结了一下。各种模型转换都大同小异，有所收获，记录一下。
那年当上博士前·2020-12-18 14:34

nvidia TensorRT在windows下安装并运行sampleMNIST示例

TensorRT在windows下安装并运行sampleMNIST示例官网下载TensorRT对应版本，我选择TensorRT6.0GAforwindows，下载网址https://developer.nvidia.com
我们的征途是星辰大海！·2020-12-18 11:23

TensorRT 官方教程学习

一、TRTONNXPARSER1针对trtonnxparser不支持的ops，可以采用以下两种方式，第二种方式需要2添加新的解析函数,用TRT已有的函数插入3TRT原生kernel执行效率过低4在不同的条件下选择不同的kernel，推荐第一个5二onnxparser优化onnxGraphSurgeon修改onnx2.2图优化
Egozjuer·2020-12-17 17:40

tensorrt轻松部署高性能dnn推理_实战教程：TensorRT中递归神经网络的介绍（中文字幕）...

NVIDIATensorRT是一个高性能的深度学习推理优化器和运行时，它提供低延迟和高吞吐量。
weixin_39562579·2020-12-14 07:13

ubuntu16.04+nvidia 440.100+cuda10.2+cudnn8.0+tensorrt7.1+tensorflow+pytorch+Eigen

NVIDIA相关软件nvidia440.100+cuda10.2+cudnn8.0适合于:GTX2080,GTX1650Ti等显卡文件列表如下:NVIDIA-Linux-x86_64-440.100.runcuda-repo-ubuntu1604-10-2-local-10.2.89-440.33.01_1.0-1_amd64.debcudnn-10.2-linux-x64-v8.0.2.39.t
SensorFusion·2020-12-10 11:23

【实战】基于TensorRT 加速YOLO系列以及其他加速算法实战与对比

今天cv调包侠尝试了使用TensorRT做YOLO的加速，先概述我这边实现的速度和精度对比：精度上对比：可以看到，精度上使用TensorRT精度不掉，反而略微上升了一些些（具体情况未知，还在摸索）TensorRT
cv调包侠·2020-12-07 15:11

DeepStream插件Gstreamer（一）：插件汇总

一、Gst-nvinferGst-nvinfer插件使用NVIDIA®TensorRT™对输入数据进行推断。该插件从上游接受批处理的NV12/RGBA缓冲区。
ooMelloo·2020-11-30 19:21

Nvidia TensorRT文档——开发者指南

摘要该TensorRT7.2.1开发者指南演示了如何使用C++和PythonAPI来实现常见的深度学习层。
cjhfhb·2020-11-29 23:31

JETSON NANO 2G使用笔记13-NVIDIA NGC docker 容器镜像加速下载

NGC容器在NVIDIANGC上托管了多个Jetson开发和部署容器：L4T-Base容器：通过包括根文件系统中的必要组件（包括CUDA，cuDNN和TensorRT），启用Jetson上运行
liang890319·2020-11-29 08:22

Jetson Nano（ 五） TensorRT yolov4 yolov4-tiny yolov5 实测

TensorRTyolov4yolov4-tinyyolov5文章目录TensorRTyolov4yolov4-tinyyolov5软硬件环境参考大佬项目简要流程注意要点操作流程记录遇坑推理速度记录软硬件环境
炼丹去了·2020-11-26 14:38

TensorFlow对象检测-1.0和2.0：训练，导出，优化（TensorRT），推断（Jetson Nano）

作者|Abhishek编译|Flin来源|analyticsvidhya第1部分从在自定义数据集中训练检测器到使用TensorFlow1.15在Jetson纳米板或云上进行推理的详细步骤完整代码可在GitHub上获得TensorFlow对象检测APIV2的教程可作为jupyternotebook使用https://github.com/Tessellate...TensorFlow对象检测APIV
人工智能遇见磐创·2020-11-14 00:43

TensorFlow对象检测-1.0和2.0：训练，导出，优化（TensorRT），推断（Jetson Nano）

作者|Abhishek编译|Flin来源|analyticsvidhya第1部分从在自定义数据集中训练检测器到使用TensorFlow1.15在Jetson纳米板或云上进行推理的详细步骤完整代码可在GitHub上获得TensorFlow对象检测APIV2的教程可作为jupyternotebook使用https://github.com/Tessellate...TensorFlow对象检测APIV
人工智能遇见磐创·2020-11-13 23:02

笔记（八）Jetson Nano 跑通 jetson-inference

笔记（八）JetsonNano跑通jetson-inferencejetson-inference仓库使用NVIDIATensorRT将神经网络有效地部署到嵌入式Jetson平台上，通过图形优化，内核融合和
SameWorld·2020-10-12 13:03

干货 | YOLOV5 训练自动驾驶数据集，并转成tensorrt【左侧有码】

准备数据集环境配置配置文件修改训练推理转Tensorrt遇到的Bugs一、数据集准备1，BDD数据集让我们来看看BDD100K数据集的概览。
关注公号‘AI深度学习视线’·2020-10-10 16:56

Jetson Nano目标检测手把手实战教程（pytorch训练、tensorrt推理，含完整代码和数据）

目录一、概述1.1深度学习和边缘计算1.2JetsonNano简介二、深度学习环境安装2.1Pytorch框架2.2在JetsonNano上安装Pytorch三、算法原理四、具体实现步骤4.1工程代码和环境准备4.2模型训练和推理4.2.1数据集准备4.2.2训练4.2.3模型转换4.2.4实时推理五、总结参考文献：一、概述1.1深度学习和边缘计算2012年AlexNet模型在ImageNet数据
冰海228·2020-10-08 15:01

加速深度学习在线部署，TensorRT安装及使用教程

机器学习AI算法工程公众号：datayx1什么是TensorRT一般的深度学习项目，训练时为了加快速度，会使用多GPU分布式训练。
demm868·2020-10-01 19:42

[TensorRT实战] (1) 转换pytorch模型，一点经验之谈与例子

最近一段时间一直在负责转模型为tensorRT,鉴于我们部门的模型现在基本上都是pytorch的了，其他框架暂时不考虑。
hymanSlime·2020-09-25 18:42

在miivii域控制器(基于Xavier)上复现Ultra-Fast-Lane-Detection源论文项目

今天搜Xavier配置tensorRT的教程，无意中看到了其中用下载编译好的whl文件和安装包的方法配置pytorch、torchvision，试了后一次成功。(
cxhmike·2020-09-19 23:05

TensorRT动态尺寸输入

TensorRT动态尺寸输入首先可以看一下官方TensorRT文档里的对限制性的一些描述以及一些Profile的一些描述在目前7.0的文档里TensorRT是支持动态输入的，这个章节里面还是有不少东西可以看看的
门被核桃夹了还能补脑嘛·2020-09-19 10:45

yolov5模型转到TensorRT中推理（踩坑踩到吐血）

方法一pt转onnx，onnx转到TensorRT1.pt转onnxpytorch自带的函数importargparseimportonnxfrommodels.commonimport*fromutilsimportgoogle_utilsif
东北小丸子·2020-09-18 09:44

YOLOv3——TensorRT加速

工程：https://pan.baidu.com/s/1P_p46ahzDcnyBmE6Pn0cGw提取码：nc5l依赖包：https://pan.baidu.com/s/1kMPzXAU2a5YIJptegp1x0g提取码：3ue81.环境搭建解压工程，得到deepstream-plugins文件夹，将依赖包DeepStream2.0解压到deepstream-plugins文件夹安装gstre
今天依旧要努力·2020-09-17 04:06

#ifndef用法

背景：最近工作上需要针对yolov5的tensorrt的接口进行编写，在看代码的时候遇到了一些问题，然后记录下来，每天进步一点点.困惑点：如下所示，代码中为什么要有这样的结构呢？
放下扳手&拿起键盘·2020-09-17 03:29

封装ResNet27的TensorRT外围接口

平台：TX2，JetPack3.3最近在使用TensorRT封装27层的ResNet，封装过程中遇到以下问题：1.网络结构中的Prelu类型的GPU代码实现;2.在比对网络结构fc5的输出的时候，输出特征参数只有一半是正确
猫猫与橙子·2020-09-16 18:56

为tensorRT的int8量化准备校准集

按照tensorrt的量化ppt，要准备1000张的图片作为校准集来收集权值和激活值。
泯然众生一条鱼·2020-09-16 12:16
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