环境windows1064bitubuntu18.0464bitCUDA11.2cuDNN8TensorRT8前言TensorRT是NVIDIA公司推出的能够加速模型推理的框架。

文章目录一、环境二、安装cuda和cudnn三、安装tensorrt以及配置四、CMakeLists如何配置tensorrt以及坑一、环境windowswindows11cuda：11

项目链接：GitHub-chenming1656161936/CM_StrongSORT-YOLO-main:使用tensorrt对YOLOv5检测进行加速，再用StrongSORT作为跟踪器进行跟踪，

目录1--项目描述2--项目地址3--编译运行4--测试结果5--补充说明1--项目描述①基于C/S模型来构建TCP服务器和TCP客户端。②使用Epoll来监控服务器和客户端之间的连接。③服务器和客户端约定使用相同的数据传输协议，头部分别使用4个字节来表示图片的宽，高和大小。④创建两个读线程来接收客户端的数据，并采用leastconnections算法来实现两个读线程的负载均衡。⑤创建一个可变参数

一.什么是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。

onnx实战一:解析yolov5gpu的onnx优化案例:这是一个英伟达的仓库,这个仓库的做法就是通过用gs对onnx进行修改减少算子然后最后使用TensorRT插件实现算子，左边是优化过的,右边是原版的

目录1.yolov5训练自己的数据集(1).github上下载好yolov5的代码编辑(2).yolov5的环境部署(这里是anaconda的方式也可以pycharm打开后直接pipinstall-rrequirements.txt)【1】下载下来之后进行解压：【2】打开pycharm,打开文件打开项目文件【3】在anaconda中生成好相应的环境：【4】在pycharm中部署anaconda中配

环境配置：Tensorrt8.6.1，cuda11.6,cudnn8.6.0,torch1.13.1+cu116,torchvision0.14.1+cu1161.先把cuda11.6,cudnn8.6.0

jetsonxavier部署mmdeployhuanyuantorch+mmcvceshidependenceSTEP3安装MMDETECTOIN、MMCV安装cmake安装ppl.cv.安装onnx安装tensorrt

【Yolov8】基于C#和TensorRT部署Yolov8全系列模型项目介绍1.OpenVINO™2.Yolov8模型2.1安装转换插件安装ultralytics安装ONNX安装OpenVINO2.2获取

但由于笔者环境的特殊性，访问模型必须经过一个https的公网URL，所以，如何用tritonclient访问https链接成为了一个问题参考TensorRT&Triton学习笔记(一)：triton和模型部署

ghproxy.com/https://github.com/cudpp/cudpp.gitgitclonehttps://ghproxy.com/https://github.com/triple-Mu/YOLOv8-TensorRT.git

文章目录1.Abstract2.背景介绍2.0.1TensorRT2.0.2Zero-Shot3.框架详情(Methodology)3.1Overview3.2All-instanceSegmentation3.3Prompt-guidedSelection3.3.1CLIP4

安装须知cuda支持在安装完“linuxCUDAtoolkit+cudnn+tensorrt的安装”之后进行支持cuda的opencv安装否则报错：CMakeErroratmodules/dnn/CMakeLists.txt

20230512补充，直接编译ONNXRuntime的源代码，实现使用不同推理引擎（尤其是TensorRT）作为后端的ONNXRuntime。

基于C++将onnx模型转TensorRT模型（int8）部分命令如下：config->setFlag(nvinfer1::BuilderFlag::kINT8);ICudaEngine*engine=

TensorRT下载地址、开发文档地址、Python实例地址以及接口地址1.TensorRT下载地址:https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-download2

1.更换国内源打开终端，输入指令：wgethttp://fishros.com/install-Ofishros&&.fishros选择【5】更换系统源，后面还有一个要输入的选项，选择【0】退出，就会自动换源。2.安装NVIDIA驱动这一步最痛心了家人们，网上的教程太多了，我总是想着离线安装，每次安装都无法开机，要不就卡在锁屏界面，要不就黑屏，要不就卡在snaped界面，重装系统装了七八次终于成功

PaddleDetection1.拉取PaddlePaddle镜像2.构建并进入docker容器3.下载PaddleDetection4.PaddleDetection配置文件5.运行PaddleDetection行人检测tensorRT

有些推理框架会提供对应的接口，我们只需要设置均值和方差即可，如MNN.也有一些框架不提供这样的功能，如Tensorrt，这时，我们就需要自己去逐像素进行这个操作，不仅繁琐，还可能比较耗时。

地址：https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx/tree/master/yolov5下载yolov5代码方法一：使用torch2trt安装torch2trt与tensorRT

写目录yolov8模型部署--TensorRT部署1、模型导出为onnx格式2、模型onnx格式转engine部署yolov8模型部署–TensorRT部署1、模型导出为onnx格式如果要用TensorRT

目录镜像容器运行容器安装anaconda安装tensorRT安装torch2trt转模型提交容器提交容器到镜像提交到官网注意事项提交之后出现的问题问题1问题2测试测试结果测试结论测试结果2镜像建议直接看提醒事项

DockerDocumentationhttps://docs.docker.com/get-started/overview/nvidia-dockerContainerReleaseNotes::NVIDIADeepLearningTensorRTDocumentationhttps

使用NVIDIAQATToolkitforTensorFlow和NVIDIATensorRT加速量化网络NVIDIA推出了适用于TensorFlow2的NVIDIAQuantization-AwareTraining

一、TensorRT简介TensorRT是Nvidia提出的深度学习推理平台，能够在GPU上实现低延迟、高吞吐量的部属。

镜像包是nvidia_cu11_tf15.tar，里面包含tensorflow        1.15.2+nvtensorflow-estimator   1.15.1tensorrt         

、YOLOv8介绍三、源码获取四、环境搭建4.1环境检测五、数据集准备六、模型训练6.1方式一6.2方式二6.3针对其他任务七、模型验证八、模型测试九、模型转换9.1转onnx9.1.1方式一9.2转tensorRT9.2.1trtexec9.2.2

paper：EfficientRGB-DSemanticSegmentationforIndoorSceneAnalysis本文主要贡献在以下：结合深度图像，提升仅用RGB图像分割的mIOU设计一种结构，可用tensorRT

本来，前辈们用caffe搭建了一个squeezenet的工程，用起来也还行，但考虑到caffe的停更后续转trt应用在工程上时可能会有版本的问题所以搭建了一个pytorch版本的。以下的环境搭建不再细说，主要就是pyorch，其余的需要什么pipinstall什么。网络搭建squeezenet的网络结构及其具体的参数如下：后续对着这张表进行查看每层的输出时偶然发现这张表有问题，一张224×224的

环境配置CUDA软件生态自顶向下结构大致如下:Applications:CuLibraries:CuBlas,CuDLA,TensorRT等CUDAtoolkit:GPUDriver:GPUdevices

前言本文描述以下知识点：1.基于cifar-10的模型训练，导出，转换为tensorrt模型，并使用Nsight分析；2.tensorRTPythonAPI，并进行数据校准（Calibration）和模型评估

Linux（CentOS）安装NVIDIA530.30.02+CUDA12.1.1+cuDNN8.9.0+torch2.0.0+tensorflow2.12.0NVIDIAwgethttps://us.download.nvidia.cn/XFree86/Linux-x86_64/530.30.02/NVIDIA-Linux-x86_64-530.30.02.run如果wget无法连接，可以直接打

文章目录一.yolov5v6.0训练模型二.训练好的yolov5模型转tensorrt引擎一.yolov5v6.0训练模型官网下载yolov5v6.0代码下载官方预训练好的模型安装yolov5所需要的库文件

(torch_env)root@f123:/mnt/d/work/learning-cuda-trt/learning-cuda-trt-main/tensorrt-basic-1.8-integrate-easyplugin

lightweight-human-pose-estimation-3d-demo.pytorch所需环境：Windows10，conda4.13.0；目录conda环境配置安装Pytorch全家桶安装TensorRT

所以研究人员就创造了各种提高其速度的方式，比如Xformers、Aitemplate、TensorRT和onflow。在本文中我们将对这些加速方法进行了一系列对比测试。

环境配置CUDA软件生态自顶向下结构大致如下:Applications:CuLibraries:CuBlas,CuDLA,TensorRT等CUDAtoolkit:GPUDriver:GPUdevices

版本号：cuda-10.0&&cudnn7.3&&tensorflow1.13&&tensorRT5.0.2.6&&T4GPU使用：在tensorflow里graph换成tensorRT返回的graph

目录前言1.道路分割总结前言杜老师推出的tensorRT从零起步高性能部署课程，之前有看过一遍，但是没有做笔记，很多东西也忘了。这次重新撸一遍，顺便记记笔记。

目录前言1.cuda驱动API2.cuda运行时API3.tensorRT基础4.tensorRT高级5.tensorRT封装6.自动驾驶案例项目总结前言杜老师推出的tensorRT从零起步高性能部署课程

目录前言1.深度估计总结前言杜老师推出的tensorRT从零起步高性能部署课程，之前有看过一遍，但是没有做笔记，很多东西也忘了。这次重新撸一遍，顺便记记笔记。

目录前言1.车道线检测总结前言杜老师推出的tensorRT从零起步高性能部署课程，之前有看过一遍，但是没有做笔记，很多东西也忘了。这次重新撸一遍，顺便记记笔记。

目录前言1.pybind112.补充知识2.1pybind11介绍总结前言杜老师推出的tensorRT从零起步高性能部署课程，之前有看过一遍，但是没有做笔记，很多东西也忘了。

TensorRT来加速YOLOv5推理与检测文章目录TensorRT来加速YOLOv5推理与检测TensorRT简介一、TensorRT安装1.电脑基础环境2.查看cuda版本3.安装TensorRT4

预编译包的使用MMDeploy步入v1版本后安装/使用难度大幅下降，这里以部署MMDetection项目的FasterR-CNN模型为例，将PyTorch模型转换为ONNX进而转换为Engine模型，部署到TensorRT

本次实验搭配的环境是CUDA11.6+CUDNNv8.9.4+TensorRT-8.4.1.5+mindspore2.1.0。

TensorRT是针对英伟达GPU的加速工具。本课程讲述如何使用TensorRT对YOLOv8目标检测进行加速和部署。

前言TensorRT是由Nvidia开发的一种用于深度学习模型推理的算法库，支持C++和PythonAPI，基于这个架构对深度模型进行优化后能够降低识别模型的推理延迟，增加模型数据吞吐量，提高模型的识别的实时性

安装tensorRT（1）查看自己的cuda和cudnn版本cat/usr/local/cuda/version.txtcat/usr/local/cuda/include/cudnn.h|grepCUDNN_MAJOR-A2