TensorRT

TensorRT(1)--8-bit Inference

TensorRTBuildPhaseTensorRT需要三个文件去部署神经网络，其分别为：网络结构文件(deploy.prototxt)训练好的网络权值(net.caffemodel)每一个输出类别对应的标签文件
williamyi96·2020-07-06 07:33

tf1.7+cuda9.0+cudnn7.0.3+tensorRT3.0.4编译

cuda和cudnn的安装没有什么特别的，tensorflow和tensorRT按照官方的文档步骤装就可以。
帅气的小王子·2020-07-05 15:01

TensorRT模型转换及部署，FP32/FP16/INT8精度区分

TensorRT一、简介TensorRT是一个深度学习模型线上部署的优化引擎，即GPUInferenceEngine。Tensor代表张量，即数据流动以张量的方式，如4维张量[N,C,H,W]。
后发先至D·2020-07-05 14:48

TensorRT安装及使用教程

参考：https://blog.csdn.net/zong596568821xp/article/details/86077553一、TensorRT安装官网下载坑：（1）根据自己cuda的安装方式自行选择下载
HSS@jxresearch·2020-07-05 12:21

yolov3--17--yolo-mobilenetv2-调试错误总结

Yolov-1-TX2上用YOLOv3训练自己数据集的流程(VOC2007-TX2-GPU)Yolov--2--一文全面了解深度学习性能优化加速引擎---TensorRTYolov--3--TensorRT
hy-lscj·2020-07-05 05:25

TensorRT2.1 INT8 top1 和top5都很低

INT8run:400batchesofsize10startingat10050dims.n=10........................................Top1:0.00475,Top5:0.0095Processing4000imagesaveraged0.175353ms/imageand1.75353ms/batch.FP32run:400batchesofsiz
长弓成·2020-07-05 00:36

TensorRT量化－FP16和INT8

Half2Mode：tensorRT的一种执行模式（executionmode），这种模式下图片上相邻区域的tensor是以16位交叉存储的方式存在的。
阔岩·2020-07-05 00:49

TensorRT7 + Onnx_TensorRT 安装过程记录

依照CUDA版本下载相对应的CUDNN下载对应cuda版本的cudnntar-xvzfcudnn-10.0-linux-x64-v7.6.5.32.tgz-C目的path#解压缩出来会是一个cuda资料夹cd到cuda下sudocpinclude/cudnn.h/usr/local/cuda/include/sudocplib64/lib*/usr/local/cuda/lib64/cat/usr
pandsu·2020-07-04 23:50

Jetson TX2刷JetPack3.3（方法一）

但一般我们会选择刷机，目的是更新到最新的JetPackL4T，并自动安装最新的驱动、CUDAToolkit、cuDNN、TensorRT、Opencv、Python等。
小白clever·2020-07-04 18:55

【TensorRT】TensorRT的INT8校准原理

INT8校准就是原来用32bit（float32）表示的tensor现在用8bit来表示，并且要求精度不能下降太多。将FP32转换为INT8的操作需要针对每一层的输入tensor和网络学习到的参数进行。但是不同网络结构的不同layer的激活值分布很不一样，因此合理的量化方式。应该适用于不同的激活值分布，并且减小信息损失。使用相对熵（也叫KL散度）来衡量不同的INT8分布与原来的FP3F2分布之间的
heiheiya·2020-07-04 17:49

Ubuntu16.04下Cuda10.2的Tensorrt7.0安装及填坑指南

上一篇博客重新安装显卡驱动440和cuda10.2版本安装好了cuda10.2，那么这一篇讲述如何安装tensorrt7.0及遇到的坑。
梦坠凡尘·2020-07-04 12:22

TensorRT安装及使用教程

TensorRT安装及使用教程本文链接：https://blog.csdn.net/zong596568821xp/article/details/86077553参考：https://arleyzhang.github.io
YahamaTarGe·2020-07-04 09:26

TX2之TensorRT加速TensorFlow目标检测模型

TX2之TensorRT加速TensorFlow目标检测模型本文链接：https://blog.csdn.net/zong596568821xp/article/details/86622430参考：https
YahamaTarGe·2020-07-04 09:26

Jetson TX2 刷机并安装JetPack3.1

但一般我们会选择刷机，目的是更新到最新的JetPackL4T，并自动安装最新的驱动、CUDAToolkit、cuDNN、TensorRT。
QLULIBIN·2020-07-04 07:17

TensorRT (一） Win10 安装配置

我的环境：Anaconda3/Python3.7Tensorflow-gpu1.14TensorRT7CUDA10CUDNN7.6VS2019一、下载TensorRTTensorRT官方下载：地址二、添加环境变量
_yuki_·2020-07-02 16:07

Win 10 配置TensorRT环境

下载TensorRT官网https://developer.nvidia.com/tensorrt下载对应版本的TensorRT（示例为cuda10.0cudnn7.6），需注册账号、填写问卷调查方可下载
qianshuqinghan·2020-07-02 15:13

TensorRT Inference引擎简介及加速原理简介

TensorRTInference引擎简介及加速原理简介简介TensorRT加速原理TensorRT直接支持的层TensorRT--8-bitInference结果简介最近在做CNN卷积神经网络量化方面的工作
lxk2017·2020-07-02 10:33

Linux-ubuntu16安装cudnn和TensorRT

1.安装cudnn感谢如下博主：https://blog.csdn.net/tencyrush/article/details/80816969我安装的时7.1，为了和TensorRT对应上2.安装TensorRT
一串字符串·2020-07-02 09:01

关于端侧推理的一些框架

这和服务器端TensorRT等推理引擎的想法不谋而合。支持异构设备混合计算，目前支持CPU和GPU，可以动态导
确实可笑·2020-07-02 09:37

【TensorRT】Win10配置TensorRT环境

环境：Win10家庭版Python3.6.4Anaconda3Tensorflow-gpu1.14.0TensorRT6.0.1.5CUDA10.0CUDNN7.6.0据官方文档windows平台暂不支持
heiheiya·2020-07-02 02:33

pytorch-yolov3训练、剪枝、转onnx/tensorrt 加速

简单记录下pytorchyolov3从训练到剪枝，onnx转trt的过程。有问题随时留言交流一、pytorch-yolov3训练与剪枝推荐博客2篇（1）https://blog.csdn.net/dQCFKyQDXYm3F8rB0/article/details/95041551（2）https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIwMTE1NjQxMQ==&mid=224
hanqu3456·2020-07-02 01:12

直播写代码｜英伟达工程师亲授如何加速YOLO目标检测

NVIDIATensorRT是一种高性能深度学习推理优化器和运行时加速库，可以为深度学习推理应用程序提供低延时和高吞吐量。
AI科技大本营·2020-07-01 21:21

cuda+cudnn+tensorrt

Ubuntu16.04安装NVIDIA显卡驱动驱动下载地址：https://www.geforce.cn/drivers在安装显卡驱动之前，需要卸载之前安装的显卡驱动，如果你是刚安装的Ubuntu系统，就不用了。首先我们先下载好我们需要的驱动文件，（我的并重命名为NVIDIA.run）并保存到根目录下，这样就省的再找了。ctrl+alt+tsudoapt-getremove--purgenvidi
chenmeng0508·2020-07-01 20:52

CUDA10.1回退到10.0等相关软件(TensorFlow,TensorRT)调整

系统：Ubuntu16.04LTS配置：GeForceGTX1060（6078MiB）已安装好的显卡驱动：NVIDIA-SMI418.56DriverVersion:418.56+-----------------------------------------------------------------------------+|NVIDIA-SMI418.56DriverVersion:4
Tosonw·2020-07-01 14:16

TensorFlow 1.11.0 已正式发布！

主要特点和改进NvidiaGPU：现在（根据TensorFlow1.11）预构建的二进制文件是针对cuDNN7.2和TensorRT4构建的。
TensorFlowers·2020-07-01 13:11

互联网公司裁员还有秘密？我知道了！

重磅发布TensorRT7，支持超千种计算变换；苹果、谷歌和亚马逊罕见结盟……什么是分
csdn业界要闻·2020-07-01 08:49

高性能深度学习支持引擎实战——TensorRT

本场技术沙龙回顾链接：TensorRT加速深度学习在线部署演讲嘉宾简介：李曦鹏，现任英伟达devTech团队高级软件工程师，毕业于中国科学院过程工程研究所，拥有近10年CUDA/HPC编程经验。
weixin_34290390·2020-07-01 06:07

Pytorch--3--TX2中源码编译并安装pytorch1.0（亲自操作并成功！）

Yolov-1-TX2上用YOLOv3训练自己数据集的流程(VOC2007-TX2-GPU)Yolov--2--一文全面了解深度学习性能优化加速引擎---TensorRTYolov--3--TensorRT
hy-lscj·2020-07-01 03:57

Life feelings--1--我的研一年终总结-2018

Yolov-1-TX2上用YOLOv3训练自己数据集的流程(VOC2007-TX2-GPU)Yolov--2--一文全面了解深度学习性能优化加速引擎---TensorRTYolov--3--TensorRT
hy-lscj·2020-07-01 00:28

微星笔记本win10装Ubuntu18+NVIDIA驱动+cuda+cudnn+tensorRT+搜狗

@微星笔记本win10装Ubuntu18+NVIDIA驱动+cuda+cudnn+tensorRT+搜狗1微星笔记本配置介绍开始之前做一下介绍，记录一下整个装机过程以及未解决的问题。
CrazyLittleBoy·2020-07-01 00:38

TensorRT6.0.1安装指南

看到2019年9月18号，TensorRT6.0.1发布了，也是偶然看到了，发现这个版本已经从TensorRT5--->TensorRT6，那肯定是有重大性能上的提升，安装的方法以及出现的问题在这列举一下
幸福回头·2020-06-30 19:28

TensorRT安装及使用教程

参考：https://arleyzhang.github.io/articles/7f4b25ce/1什么是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。
ZONG_XP·2020-06-30 18:00

使用Jetpack给jetson tx1/tx2安装cuDNN、TensorRT、CUDA等软件环境

背景该博客适用于jetson设备已经装好了系统，对于系统怎么烧录可以参考系统刷机注意使用Jetpack给jetsontx1/tx2安装软件之前需先确定jetson设备系统l4t版本，因为NVDIAjetpack跟该版本号具有一定的对应关系，如果版本号不对应会导致出现一些异常。具体的对应关系可以参考Jetpack的说明，如图所示：jetpack版本与L4T对映关系在jetson设备上使用以下命令可以
小蚂蚁快溜跑·2020-06-30 16:38

ubuntu 16.04 编译动态链接库.so文件

头文件格式可以添加路径解决找不到头文件错误#include#include#include“include/argsParser.h”#include“include/configs.h”#include#include“tensorRTWrapper
zhe_csdn·2020-06-30 15:43

NVIDIA Jetson Xavier NX 相关组件安装

内核版本：uname-r3、操作系统：lsb_release-i-r4、CUDA版本：nvcc-V5、cuDNN版本：dpkg-llibcudnn86、opencv版本：dpkg-llibopencv7、Tensorrt
zbb297918657·2020-06-30 12:14

RetinaNet Examples：NVIDIA 一站式训练、推理及模型转换解决方案

处理进行了优化：使用基于Python多进程的apex.parallel.DistributedDataParallel加速分布式训练；apex.amp优化混合精度训练；NVIDIADALI加速数据预处理；推理使用TensorRT
图波列夫·2020-06-30 08:18

TensorRT学习（三）通过自定义层扩展TensorRT

  本文源于学习TensorRT文档《TensorRT-Developer-Guide》第4章“EXTENDINGTENSORRTWITHCUSTOMLAYERS”的理解。
永恒_一瞬·2020-06-30 05:04

英伟达GPU及架构

英伟达GTX1080TIPascal™结构T4卡基于Turing架构P4卡Pascal™结构V100基于Volta架构在某一个架构上进行序列化,就应该在这个架构上测试,否则会报错tensorRT:NVIDIATensorRT
yang_daxia·2020-06-30 05:52

现在，TensorRT 4开放下载了

允中发自凹非寺量子位报道|公众号QbitAIGTC2018大会上正式宣布的英伟达TensorRT4，现在开放下载了。
量子位·2020-06-30 05:54

【ubuntu】安装tensorRT

**tensorRT官方安装文档TensorRT3-Installation-Guide-RC.pdf位于tensorRT下载页面**1，tensorRT下载,将tensorRT下载到想要安装的目录https
xll_bit·2020-06-30 03:51

TensorRT Inference 引擎简介及加速原理简介

1.TensorRT简介TensorRT是NVIDIA推出的一款基于CUDA和cudnn的神经网络推断加速引擎，相比于一般的深度学习框架，在CPU或者GPU模式下其可提供10X乃至100X的加速，极大提高了深度学习模型在边缘设备上的推断速度
正午之阳·2020-06-29 23:00

在tensorflow2.0上使用tensorrt6加速

在tensorflow2.0上训练最简单的模型并使用tensorrt加速推理引言运行环境准备工作流程例子训练和保存模型转换成tensorrt图优化并推理可能遇到的错误API引言tensorflow2.0
W1Fl·2020-06-29 10:13

tensorRT DOC

1.UsingThePythonAPI以下部分重点介绍了可以使用PythonAPI执行的TensorRT用户目标和任务。这些部分专注于使用PythonAPI而不使用任何框架。
ChengLaun·2020-06-28 22:43

【TensorRT】Faster RCNN部署

在本示例中，使用了TensorRT的一个叫做RPROI_TRT的pluginlibrary，它融合了RPN和ROIPooling。
懂懂懂懂懂懂懂·2020-06-27 12:01

cuda9.2+cudnn7.1.3+python3.5+TensorRT4.0.1.6下tensorflow1.8报的bug：ImportError: libcublas.so.9.0

Usingusername"sinc-lab"[email protected]'spassword:[email protected]'spassword:WelcometoUbuntu16.04.5LTS(GNU/Linux4.4.0-21-genericx86_64)*Documentation:https://help.ubuntu.com*M
vslyu·2020-06-27 11:03

TensorRT安装小记

docker中查看cuda和cudnn版本查看cuda版本cat/usr/local/cuda/include/cudacat/usr/local/cuda/version.txt查看cudnn版本cat/usr/include/cudnn.h|grepCUDNN_MAJOR-A2或cat/usr/local/cuda/include/cudnn.h|grepCUDNN_MAJOR-A2错误信息s
慕思侣·2020-06-27 08:17

在 tensorrtserver 中使用 saved_model

###1.部署tensorrtserver建议使用docker部署tensorrtserver。docker相关的知识网上很多，自行参考。
屈_zi·2020-06-27 07:14

Jetson Nano配置与使用（7）Hello AI World( Inference Only)

实例使用NVIDIATensorRT高效地将神经网络部署到嵌入式平台上，并利用Jetson上的图形优化、内核融合和hafl-precisionFP16提高性能。
Damon0626·2020-06-27 07:38

PaddleClas-图像分类模型TensorRT预测评估

简介在之前介绍分类模型的时候，大家除了比较精度之外，一般还会比较flops和params这两个参数，flops表示计算量，可以间接反映推理速度，params表示参数量，可以反映存储大小。但是有一个问题，flops相同的两个网络，它们的推理速度并不一定是相同的，因为可能有内存拷贝、通道拆分操作等其他差异。因此最好的方法就是直接在机器上预测，统计下耗时。T4GPU是可用于模型推理的GPU显卡，支持Te
Strangers_bye·2020-06-27 04:02

TensorRT 的 C++ API 使用详解

1.TensorRT的C++API使用示例进行推理，需要先创建IExecutionContext对象，要创建这个对象，就需要先创建一个ICudaEngine的对象（engine）。
学海无涯子·2020-06-26 22:03
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