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深入理解 TensorRT (1) TensorRT Python API 详解

文章目录0.前言1.基本概念1.1Logger1.2Builder1.3.Runtime1.4ICudaEngine1.5IExecutionContext2.推理2.1相关API详解2.2实例3.ONNX模型转换4.DynamicShape5.插件0.前言之前浏览过PythonAPI并输出了笔记，但在实际使用过程中，上次的笔记没有任何卵用……所以，本文根据API提供的几个功能，分别介绍相关API

清欢守护者·2023-01-12 21:33

NVIDIA教你用TensorRT加速深度学习推理计算 | 量子位线下沙龙笔记

主讲人：Ken（何琨）|NVIDIA开发者社区经理张康屈鑫编辑整理量子位出品|公众号QbitAI12月22日，量子位联合NVIDIA英伟达举行了线下交流会，跟现场近百位开发者同学共同探讨了如何用TensorRT

量子位·2023-01-12 18:22

TensorRT学习笔记--Linux基于VSCode利用CMake编译C++ Sample

目录1--前言2--CMakeLists.txt编写3--实例1--前言博主系统环境如下：System：Ubuntu20.04OpenCV：4.70Cuda：11.3TensorRT：8.2.5.12-

憨豆的小泰迪·2023-01-12 17:51

TensorRT学习笔记--基本概念和推理流程

目录前言1--TensorRT基本概念2--推理流程3--实例代码前言以下TensorRT的基本概念和推理流程均为博主个人的理解，可能部分内容会存在错误或偏差，仅供参考！

憨豆的小泰迪·2023-01-12 17:42

模型部署翻车记：pytorch转onnx踩坑实录

在pytorch训练出一个深度学习模型后，需要在TensorRT或者openvino部署，这时需要先把Pytorch模型转换到onnx模型之后再做其它转换。因此，在使用pytorch训练

nihate·2023-01-12 16:12

win10+vs2019+tensorrt+yolov5模型加速

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、准备工作二、使用步骤总结前言最近一直在学习关于tensorrt加速生成engine文件的知识，自己也跟着网上的很多博主在自己电脑上一步一步实现

卷卷爱niko·2023-01-12 09:53

INT8加速原理 TensorRTX+yolov5+INT8加速测试

首先介绍一下FP64，FP32，FP16，INT8FP32就等于我们平时说的float浮点数，用4Byte=32bit存储数据，又叫单精度。FP16又叫半精度，用2Byte=16bit存储数据。FP64就是我们常说的double，双精度浮点数，用8byte=64bit存储。INT8就是常说的int整型。以往我们深度学习通常用FP32来进行训练，少数情况也会用FP64。但是现在发现有时候也没必要用这

czafrost·2023-01-12 09:21

yolov8在TensorRT+cuda加持下的性能测试

batchx3x640x640（测试设置batch为8）测试模型：yolov8n，yolov8s，yolov8n，更多模型测试可以去网盘下载：文件分享测试仓库yolov8相关tensrrt+cuda部署代码在仓库TensorRT-Alpha

FeiYull_·2023-01-12 09:17

Ubuntu 20.04 深度学习开发环境安装教程完全版 [CUDA/TensorRT/Docker/OpenCV ...]

Ubuntu20.04深度学习本地开发环境安装完全版本安装教程包括：Ubuntu20.04LTSDesktop系统安装中文输入法Python开发环境C++开发环境CUDAToolkitCuDNNTensorRTDockerFFmpegGstreamerOpenCV

克里斯的猫·2023-01-11 21:20

画质增强概述-3.2-AI增强实践之推理与部署

3.2.1推理框架主要试了三个推理框架：阿里的MNN、facebook的libtorch和nvidia的TensorRTa.MNNMNN相对而言成熟度稍差些，优势是

何亮-1108·2023-01-11 13:44

画质增强概述-3.3-AI增强实践之服务形态

服务端的增强服务，多数是把增强服务封装为ffmpeg的一个videofilter来使用更方便一些3.3.1video-enhcsdk首先是将推理模块封装成cSDK，该SDK中包含opencv和推理引擎TensorRT

何亮-1108·2023-01-11 13:44

Windows安装TensorRT

文章目录前言TensorRT下载TensorRT安装参考资料前言本文将介绍Windows如何安装TensorRT。

小威W·2023-01-11 11:30

（四）TensorRT | 基于 GPU 端的 Python 推理

1.TensorRT的简介和安装TensorRT是一种基于英伟达硬件的高性能的深度学习前向推理框架，本文介绍使用TensorRT在通用GPU上的部署流程。

zhangts20·2023-01-11 11:16

TensorRT学习笔记--序列化（Serialize）和反序列化（Deserialize）

目录前言1--序列化和反序列化的概念2--代码实现2-1--序列化并保存模型2-2--反序列化加载模型2-3--完整代码前言所有代码均基于TensorRT8.2.5版本，使用的是Python环境。

憨豆的小泰迪·2023-01-11 08:43

算法开发：编程语言以及代码编辑器选择

也有很多推理框架支持python,例如pytorch,tensorflow,paddle,openvino,tensorrt等，python语言适用于，边缘端，服务端，但不适用与移动端。

喜欢天晴·2023-01-11 07:45

yolov4-tiny和yolov5s部署在jetson nano上的速度对比

最近的一段时间我学习了将yolov4-tiny和yolov5s部署到jetsonnano上，并进行了tensorrt转换和deepstream部署yolov5s源码(USB摄像头)9FPSyolov5s

hhhhhhky·2023-01-11 01:09

矩池云上 git clone --recursive 出错，怎么解决

遇到问题有时候安装包教程里gitclone的时候会出现以下错误：gitclone--recursivehttps://github.91chi.fun/https://github.com/onnx/onnx-tensorrt.git

机器学习是魔鬼·2023-01-10 20:29

【Linux】Jetson nano 使用记录，安装torch1.8、yolov5 tensorrt加速、java等

1.1烧录EMMC引导1.2烧录U盘系统二、启动、环境配置2.1设置vnc分辨率2.2.更新软件三、启动、环境配置3.1安装conda3.2安装python3.6版本torch1.83.3配置yolov5tensorrt

洪城布衣·2023-01-10 16:06

Jetson nano使用anaconda 2021-5-15

Jetsonnano使用anaconda写在最上面：使用虚拟环境的话无法直接使用自带的TensorRT，可以使用ln命令创建链接来使用。

逍遥～容与·2023-01-10 16:06

Jetson Nano、TX2等 conda 虚拟环境中使用TensorRT、gi等

TensorRT1.建立软链接TensorRT系统安装路径为：/usr/lib/python3.6/dist-packages/tensorrt/执行以下命令，建立虚拟环境（自己的虚拟环境）对应的软链接

Jorbol·2023-01-10 16:03

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。后续会将详细的实现步骤,遇到的问题及解决方案分享给大家。感兴趣的朋友还可以关注微信公众号：深度学习哪些事

深度学习哪些事·2023-01-10 16:21

Yolov5-TensorRT-DeepSort 10倍加速！

笔者花费几个晚上，对深度学习的检测-推理优化-跟踪进行了梳理，形成了工程化代码。*★,°*:.☆(￣▽￣)/$:*.°★*。先来看一下效果！哔哩哔哩动画视频一键直达该代码的特点：【全部采用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推理加

深度学习哪些事·2023-01-10 16:21

TensorRT部署YOLOv5(03)-TensorRT介绍

TensorRT是本专栏中最重要的内容，绝大多数内容将围绕TensorRT来展开，本文对TensorRT进行一个基本的介绍，让不熟悉TensorRT的读者能够对TensorRT是什么，如何使用它有一个较为全面的认识

Wei.Studio·2023-01-10 15:58

tensorrt加速推理yolov4-tiny

示例代码：GitHub-jkjung-avt/tensorrt_demos:TensorRTMODNet,YOLOv4,YOLOv3,SSD,MTCNN,andGoogLeNet参考博客在JetsonNano

月亮守望者·2023-01-10 15:58

YOLOv5转TensorRt加速部署全过程

本文是在jetsonnano运行yolov5转tensorRt加速的记录接上文：https://blog.csdn.net/weixin_44312422/article/details/122256752

奶茶不加冰·2023-01-10 15:28

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

一、前期准备需要1.一块jetsonnano版2.SD卡（已经烧录好了镜像资源）3.电脑上下载XFPT7（对于学生完全免费）（方便从电脑上直接传输文件进入板子）二、软件需求（在电脑上，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

yolov8-tensorrt加速

仓库（已更新源码）:https://github.com/FeiYull/tensorrt-alpha基于cuda实现模型前处理，后处理，模型从头到脚运行在gpu上。

FeiYull_·2023-01-10 14:17

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/frameworks/tf-trt-user-guide/index.html#introduction某乎上的一篇入门文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/37

小白龙呢·2023-01-10 09:07

使用ONNXRuntime部署阿里达摩院开源DAMO-YOLO目标检测，一共包含27个onnx模型(代码开源)...

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。虽然大家用ONNX时更多的是作

计算机视觉研究院·2023-01-09 20:50

2021-09-14

机器人打靶项目概述文章目录机器人打靶项目概述前言一、目标识别yolov5训练过程霍夫梯度法进行靶线检测二、arm环境部署1.tensorRT推理加速2.三、雷达数据处理1、点云数据与图像进行融合2、ros

茴的四种写法·2023-01-09 19:55

4.Isaac Jetson Nano 入门

文章目录IsaacJetsonNano入门获取IP地址在JetsonNano上运行示例应用程序PingOpenCV边缘检测使用TensorRT进行TensorFlow模型推理经常遇到的问题如何刷入JetsonNan

扫地的小何尚·2023-01-09 12:54

Ubuntu下利用TensorRT推理DBNet

模型转换三、开始编译1、编译2、模型准备3、模型转换4、测试5、结果反馈四、Bug记录1、版本过高，出现如下错误：2、编译过程中，出现如下错误：总结前言最近，在项目中需要用到DBNet，为了达到实时性，故想TensorRT

~啥也不会~·2023-01-09 10:00

在基于NVIDIA Jetson的机器人上使用自建数据集进行蔬果成熟度检测居然这么简单？？

.数据集划分——训练集、测试集和验证集3.蔬果数据集标记4.创建VOC数据集03模型训练1.上载自建VOC数据集2.运行环境调节：GPU3.下载预训练模型和训练脚本4.模型训练5.模型格式转换6.使用TensorRT

COONEO·2023-01-09 07:52

TensorRT学习笔记--基于FCN-ResNet101推理引擎实现语义分割

目录前言1--Pytorch模型转换为Onnx模型2--Onnx模型可视化及测试2-1--可视化Onnx模型2-2--测试Onnx模型3--Onnx模型转换为TensorRT推理模型4--基于TensorRT

憨豆的小泰迪·2023-01-09 05:23

TensorRT安装与engine生成

1、下载选择合适的TensorRT版本，在官网进行下载下载完后后，需要进行解压：tar-xzvfTensorRT-${version}.Linux.${arch}-gnu.${cuda}.

AI 菌·2023-01-08 16:58

[转载】使用TensorRT和Jetson TX1 / TX2部署深度学习推理网络和深度视觉原语的指南学习二

https://blog.csdn.net/liu5226310/article/details/80581447

「已注销」·2023-01-08 16:57

libtorch与tensorRT安装指南

环境CUDA10.2cudnn7.6.5Ubuntu18.04libtorch安装注意下载Linux版本的(不是windows版本)，且与自己的torch相对应的版本，与自己cuda版本相对应。我torch是1.10.0版本，cuda-10.2转载这篇文章附有下载地址#cuda10.2版本且C++11以后https://download.pytorch.org/libtorch/cu102/lib

boyhoodme·2023-01-08 16:56

基于导引点预测的视觉导航系统使用说明（四）仿真环境算法的在线部署

这里模型的训练代码用python写的，部署的代码是C++，所以需要用到tensorRT将pytorch的.onnx模型转为.engine模型。具体过程下面将介绍。1tensorRT的使用。

NUDT欧文·2023-01-08 12:48

jetson nano B01 1

5v4A电源.使用5V4A电源需要在J48上短接跳线帽.一个跳线帽插两个引脚--->短接.3.镜像:建议使用64G内存卡,因为我使用的是配置好的镜像包括一些基本环境,CUDA10.2，CUDNNv8，tensorRT

半度温热·2023-01-07 23:04

【C++】【TensorRT】检测时间不稳定原因汇总（持续更新）

本人使用C++版本的TensorRT框架做模型部署的开发工作，在实际上线具体的项目过程中碰到过检测时间不理想的情况，所以本人专门为此写一篇博客记录曾经遇到过的坑以及对应的解决方案。

少有人走的路_心智旅程·2023-01-07 22:53

PyTorch+TensorRT！20倍推理加速！

机器学习与AI生成创作·2023-01-07 22:19

[模型压缩/加速]-tensorrt使用简介，tensorrt为什么这么快？为什么可以实现对模型的加速？

资源惯例先放资源1.官方的tensorrt文档2.tensorrt官方主页3.tensorrt支持的操作1.为什么需要模型加速模型加速越来越成为深度学习工程中的刚需了，最近的CVPR和ICLR会议中，模型的压缩和剪枝是受到的关注越来越多

orangezs·2023-01-07 22:17

深度学习GPU推理时间不稳定（TensorRT、libtorch 等其他平台）

问题分析：假设正常tensorrt推理某一个时间50ms，运行过程中会突然增加到100ms,运行一段时间又会降到50ms，如此反复。

52机器视觉·2023-01-07 22:15

TensorRT & C++ & TensorFlow & DenseNet & CIFAR10模型部署

TensorRT&C++&TensorFlow&DenseNet&CIFAR10模型部署一些题外话：这篇博客源自于实际的项目经历，项目中我负责对各类模型在Qt系统上的部署，从Libtorch到Pytorch

半步鸠·2023-01-07 15:21

input只允许输入日期_tensorrt动态输入（Dynamic shapes）

以pytorch转onnx转tensorrt为例，动态shape是图像的长宽。

hateful harmful·2023-01-07 15:51

tensorrt 分割_TensorRT实战(三)——如何处理Dynamic Shapes

本文归纳自英伟达TensorRT-7.2.1开发指南，感兴趣的朋友可以看下TensorRTDeveloperGuide的WorkingWithDynamicShapes相关内容.stepsforbuildinganenginewithdynamicshapes

weixin_39551462·2023-01-07 15:21

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[TensorRT

彩色的霓虹灯·2023-01-07 15:50

TensorRT trtexec的用法说明

TensorRTCommand-LineWrapper:trtexecTableOfContentsDescriptionBuildingtrtexecUsingtrtexecExample1:SimpleMNISTmodelfromCaffeExample2

冬日and暖阳·2023-01-07 15:50

TensorRT笔记(8)处理Dynamic shapes

处理动态形状7.处理Dynamicshapes7.1指定运行时维度7.2优化配置文件7.2.1多个优化配置文件的绑定7.3动态形状的图层扩展7.4动态形状的限制7.5执行张量vs.形状张量7.5.1正式推理规则7.6形状张量I/O（高级）7.7具有动态形状的INT8校准7.处理DynamicshapesDynamicshapes是将某些或所有张量尺寸推迟到运行时的能力。Dynamicshapes可

这里是zzh·2023-01-07 15:50

Tensorrt自定义Plugin的调用顺序

Tensorrt插件Plugin构造函数，析构函数，初始化，销毁和create,deserlize,clone对象的调用关系如下：/home/zhangzhuan/tensorrt/bin/trtexec

legendmaker·2023-01-07 15:20

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