trt 第5页

使用Python API实现TRT版BN/hswish/Silu等算子

文章目录BatchNorm2d的TRT实现BatchNorm定义TRT的Scale层定义Scale实现BNFusedBatchNormalizationBatchNorm1d的TRT实现TRT实现hswishTRT

wq_0708·2022-12-14 20:39

pytorch/mxnet模型tensorrt部署

tensorrt支持TensorFlow的uff和onnx以及自定义模型的推理加速，对于pytorch有第三方接口torch2trt项目，但是这个需要定义好模型在加入，不能把模型和tensorrt分离importtorchfromtorch2trtimporttorch2trtfromtorchvision.mo

叫个撒名啊·2022-12-14 20:01

基于jetson nano和yolov5 的车行人检测（二）

原本是想用ubuntu直接转成trt到时候再直接调用...但ubuntu的环境搭建也挺麻烦的，不如直接就在jetsonnano上转了。

ggbond33·2022-12-14 18:48

TRT8系列—— pytorch 模型转 onnx

代码Torch->onnx动态batch、单输入、多（两）输出的代码如下：importtorchdefexport():#loadmodelmodel=CartoonPornModel()model_weights='/export/xxxx.tar'model_state_dict=torch.load(model_weights,map_location='cpu')model.load_st

TigerZ*·2022-12-14 10:22

[tensorrt实践] 官方demo采坑

这里的demo指的是在理论中提到的官方demoNVIDIA/trt-samples-for-hackathon-cn:SimplesamplesforTensorRTprogramming(github.com

qqsuiying·2022-12-11 20:11

字节提出TRT-ViT：面向TensorRT的视觉Transformer，加速显著！

点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者丨ChaucerG来源丨集智书童TRT-ViT:TensorRT-orientedVisionTransformer论文：https://arxiv.org

Tom Hardy·2022-12-11 20:41

动手学强化学习第九章（策略梯度算法）

∇θJ(θ)=Eπθ[∑t=0T(∑t′=tTγt′−trt′)∇θlog⁡πθ(at∣st)]\nabla_{\theta}J(\theta)=\mathbb{E}

小帅吖·2022-12-11 10:32

trt多流、多batch、多context

（1）一个engine可以创建多个context，一个engine可以有多个执行上下文，允许一组权值用于多个重叠推理任务。例如，可以使用一个引擎和一个上下文在并行CUDA流中处理图像。每个上下文将在与引擎相同的GPU上创建。（2）engine：引擎。不能跨平台和TensorRT版本移植。若要存储，需要将引擎转化为一种格式，即序列化，若要推理，需要反序列化引擎。引擎用于保存网络定义和模型参数。在特定

曙光_deeplove·2022-12-11 05:15

MMDetection系列之 ONNX TO TENSORRT

如何转换模型从ONNX到TensorRTusagepythontools/deployment/onnx2tensorrt.py\${CONFIG}\${MODEL}\--trt-file${TRT_FILE

qq_41627642·2022-12-10 16:56

TensorRT+yolov5+win10+VS2019+dll

intmain(){cv::Matimg;img=cv::imread(img_dir);yolov5trt::init();yolov5trt::detect_yolov5(wts_name,engine_name

汤姆or杰瑞·2022-12-10 15:59

TensorRT实战(二) 如何使用TRT python API搭建简单的VGG16网络

2020-01-01初版2020-01-10修改vgg结构至torchvision.models.vgg,更新代码一、读入权重并搭建网络参考TRT提供的官方文档python_samples，注意这个TRT

麦克斯韦恶魔·2022-12-09 04:41

windows10配置openvino

一、前言gpu的常用部署我们是选择trt，那么cpu的部署呢？

曙光_deeplove·2022-12-08 07:06

ultra fast lane detection 使用tensorRT加速预测（python+C++版本）

将ufld训练的pytorch模型转换成TRT格式模型使用tensorrt加速运行，目前只完成了使用python版本测试使用，后续会继续探索部署到nvidiaxavier,使用C++完成整个部署流程。

小驴淘米666·2022-12-07 07:20

miivii域控制器(Xavier)实现TensorRT加速后的Ultra-Fast-Lane-Detection项目

TRT_ONNX2是神力模型转换工具链鸡汤哥知乎金天一、配置TRT_ONNX21、安装依赖（2020.09.30更新）昨天刷了JetPack4.4，很好用！

cxhmike·2022-12-07 07:49

关于Could not load dynamic library ‘libnvinfer.so.6‘和 ‘libcudart.so.10.0‘的解决

前言首先，现在可以直接在tensorflow的工作流中调用tensorRT的代码了，统称为TF-TRT，不需要再单独使用TensorRT进行优化，但运行需要本地安装了TensorRT如果想在运用TensorFlow

光元·2022-12-06 23:05

Project joee 算法开发日志（一）

目录一.下载并安装TensorRT1.1下载安装TensorRT1.2验证TensorRT安装是否成功二.安装并测试Windows预测库2.1安装cuda11.0_cudnn8.0_avx_mkl-trt7.2.1.6

Geek L·2022-12-05 10:32

【TensorRT】Video Swin-Transformer部署相关

defallocate_buffers(engine):inputs=[]outputs=[]bindings=[]stream=cuda.Stream()forbindinginengine:size=trt.volume

MaxeeoveCR·2022-12-05 09:45

编译遇到的问题

objectCMakeFiles/myplugins.dir/myplugins_generated_yololayer.cu.oInfileincludedfrom/home/lh/文档/4.YOLOv5_v5.0_TRT

beautifulback·2022-12-04 14:16

Pytorch模型TensorRT部署

.r11.3Onnx1.10.2Onnxruntime1.9.0pytorch常用的部署方案CPU:pytorch->onnx->onnxruntimeGPU:pytorch->onnx->onnx2trt

凤舞九天cw·2022-12-04 07:05

行为识别系统 (二) --- TensoRT加速YOLOv7

上一篇：[行为识别系统(一)—Yolov7行人检测实例化]目录前言一、准备1.环境配置2.导入文件（1）克隆工程（2）添加文件3.生成模型（1）生成onnx文件（2）生成trt文件二、行人检测1.测试2

围白的尾巴·2022-12-03 23:05

tensorrt基础知识+torch版lenet转c++ trt

Docker镜像自定义Plugin仓库0.安装1.安装tensorrt从官网下载.deb包,要注意的是cuda版本sudodpkg-inv-tensorrt-repo-ubuntu1604-cuda10.0-trt7.0.0.11

~HardBoy~·2022-12-03 16:13

R语言做单因素方差分析及其结果呈现

dataF)trt225531276.731.554.22e-06***Residuals1560740.5---Signif.codes:0‘**

JamH·2022-12-03 16:06

【数据分析入门】R语言入门之方差分析及应用实例

方差分析library(multcomp)attach(cholesterol)table(trt)##比较均值aggregate(response,by=list(trt),FUN=mean)##方差分析

如果我是温帅帅·2022-12-03 16:36

Yolov4-tiny pth转onnx转tensorrt

Yolov4-tinypth模型转换成onnxYolov4-tiny模型参考链接trt加载推理代码提取码：ou91载入模型并完成转换defpth2onnx(pth_model,input,model_name

Linkcy97·2022-12-03 12:27

深度学习模型（yolov5）压缩

文章目录前言一、环境搭建二、代码拉取三、数据集准备四、模型准备五、开始压缩六、结果对比1、体积对比：2、推理速度（3080Ti下未开trt）七、错误解决总结前言当我们利用深度学习训练出我们的模型之后，下一步会做什么呢

~啥也不会~·2022-12-02 16:51

trt 使用trtexec工具ONNX转engine

首先说明，我用的模型是一个动态模型，内部需要设置--minShapes=input:1x1x80x92x60--optShapes=input:2x1x80x92x60--maxShapes=input:10x1x80x92x60minbatch=1optbatch=2maxbatch=10其次，我用的int8量化；量化需要设置calib文件夹；D:\Download\TensorRT-8.2.1

4月16！·2022-12-02 14:59

Docker容器中安装TensorRT8.0.0.3以及onnx2trt

Docker容器内部构建tensorRT过程记录一下自己的实现过程。记录一下自己在的实现过程。配置好的镜像已经上传到了dockerhub。可以直接拉取就不用配置了。拉取命令:dockerpullliuyuankai/kkubuntu:v2.1一、基础环境基于：platform_pytorch:1.5_py37_v2.0(或者dockerhub上的其他基础镜像)以及在Dockefile里面写了一些基

liu_yuan_kai·2022-12-02 14:57

Windows环境使用TensorRT工具trtexec将ONNX转换为engine(trt)文件

当前环境软件版本CUDA10.2cudnn7.6.5TensorRT7.0.0.11根据当前环境编译trtexec源码在TensorRT里面，路径TensorRT-7.0.0.11\samples\trtexec1.使用VisualStudio打开项目打开trtexec.sln文件2.给项目配置正确的头文件和静态库路径头文件右键解决方案属性=>C/C++=>常规=>附加包含目录添加以下路径(根据自

Alex-Leung·2022-12-02 14:26

使用tensorrt自带的trtexec将onnx模型转换为trt模型

/trtexec--onnx=model_res512672_best.onnx--saveEngine=model_res512672_best.trt--workspace=1024--iterations

lgh15897723511·2022-12-02 14:26

ubuntu20.04 Tensorrt8.4 onnx2trt trtexec Docker环境配置

1、创建工程目录mkdirTensorrt_pipeline&&cdTensorrt_pipeline2、下载源码gitclonehttps://github.com/NVIDIA/TensorRT.git--depth1-b"release/8.4"cdTensorRT3、根据dockerfiles创建生成镜像./docker/build.sh--filedocker/ubuntu-20.04.

code_pgf·2022-12-02 14:25

c++ TensorRT TRT::Tensor 用法学习笔记

目录TRT::Tensor用法学习笔记TensorRT查错笔记总结：升级cuda后，tensorrt项目预测报错，

AI视觉网奇·2022-12-01 14:40

【yolact_edge】在Jetson Xavier NX上部署yolact_edge（附资源）

目录0.前言1.参考2.具体部署过程2.1我的环境2.2下载官方代码2.3下载官方训练好的模型（yolact_edge_resnet50_54_800000.pth）2.3下载torch2trt2.4下载

SinHao22·2022-12-01 02:15

Xavier中使用TensorRT的Python API对Pytorch模型进行FP16精度和INT8精度转换

JetPack4.6python3.6.9tensorrt8.0.1.6torch1.9.0在jetson_zoo下载符合JetPack对应的版本opencv4.1.1ros2安装在docker中1.TensorRT模型压缩TRT

Zannnne·2022-11-30 16:51

Paddleserving服务化部署 tensorrt报错， shape of trt subgraph is [-1,-1,768],

报错解决方案1https://github.com/PaddlePaddle/Serving/blob/v0.9.0/doc/TensorRT_Dynamic_Shape_CN.mdhttps://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Inference-Demo/tree/master/python/gpu/tuned_dynamic_shapeTheinput[laye

愚昧之山绝望之谷开悟之坡·2022-11-30 16:15

解锁新姿势-使用TensorRT部署pytorch模型

一、整体流程概览使用pytorch训练模型，生成*.pth文件将*.pth转换成onnx模型在tensorrt中加载onnx模型，并转换成trt的object在trt中使用第三步转换的object进行推理二

zzubqh103·2022-11-29 14:21

解决TensorRT同一数据每次返回结果都不一致问题

在进行测试的时候发现一个问题，同一个数据使用TRT进行推理，但是每次结果都不一样。

怕困难的牛牛·2022-11-28 21:18

Jetson 学习笔记(五):pb转uff---pb转onnx转trt----pth转onnx转pb

文章目录pb转uff具体代码运行结果pb转onnx转trt具体代码pb转onnx运行结果onnx转化trt方法1:trtexec方法2:onnx-tensorrt工具推理trt模型pth转onnxonnx

ZZY_dl·2022-11-27 09:49

【tensorrt】——插件写法及python plugin大体流程

tensorrt1.pythonplugin大体流程这是参考torch2trt写的一个python插件的大体流程，因为tensorrt是没有开源的，所以具有不确定性。

农夫山泉2号·2022-11-27 04:23

TensorRT-插件初始化

遇到一个问题，就是在使用自定义插件的时候，先通过onnx生成trt模型；然后，加载trt模型，能正常使用。

Good@dz·2022-11-27 04:49

tensorrt cuda函数编写

cu文件的编写.h文件的编写.cpp.cucuda编程手册地址,cuda基础.h文件的编写#ifndefTINYTRT_DECODE_H#defineTINYTRT_DECODE_H#include"Trt.h

小涵涵·2022-11-27 04:48

模型部署遇到的问题

Win32应用程序_Lay_Nobody的博客-CSDN博客_vs不是有效的win32应用程序2.ONNX转为TensorRT出问题（未解决）（1）（2）[11/20/2022-15:51:12][W][TRT

视觉菜鸟Leonardo·2022-11-27 04:35

yolov4_trt

环境：tensorRT5.1.6-1xaviercuda10python2.7tensorRT简介及原理:tensorRT是由Nvidia推出的一款GPU推理引擎（GIE:GPUInferenceEngine）。由于训练好的神经网络权重已经确定，后续使用中无需后向传播以及高精度计算，因此在模型的部署过程中可以通过使用低精度如FP16（16位的float型）来对前向传播过程进行加速推断。Tensor

丹啊丹·2022-11-26 18:09

[模型加速]-从一个简单的例子letnet demo来看我们如何使用tensorRT来实现DL网络加速(附demo代码)

参考大神github地址本项目演示demo地址letnet_trt1.在pytorch中运行letnet5开始之前请确保正确的安装了pytorch依赖1.1克隆本博客演示代码，并进入letnetPy文件

orangezs·2022-11-25 15:06

关于动态链接库的依赖路径问题tensorRT

问题：项目依赖的3rdParty中的tensorRT的lib出现依赖woring[W][TRT]TensorRTwaslinkedagainstcuDNN7.6.3butloadedcuDNN7.6.0

AaronJiang395·2022-11-25 13:34

【TensorRT】TensorRT was linked against cuBLAS/cuBLAS LT 11.3.0 but loaded cuBLAS/cuBLAS LT 11.2.1

问题：在使用TensorRT-7.2.3.4.Windows10.x86_64.cuda-11.1.cudnn8.1时，发布模型和推理发布的trt模型时出现警告，并且发现推理速度很慢：[W][TRT]TensorRTwaslinkedagainstcuBLAS

there2belief·2022-11-25 13:58

ONNX+TensorRT+YoloV5:基于trt+onnx得yolov5部署1

前面我们也写了基于TensorRT+yolov5得相关教程，但是都是基于自己使用C++API搭建网络结构，同时这个其实也是参考别人项目进行修改的，所以我打算从最简单得开始，从onnx到trt到模型检测，

汤姆or杰瑞·2022-11-25 09:52

YoloV5+TensorRT封装|C#调用dll实现V5+TRT目标检测

在目标检测得领域中，yolo系列无疑是最强得目标检测框架，而其中得yolov5更是扛把子得存在，虽然有着众多的yolo系列版本，但是在工业领域中yolov5还是用的最多，yolov5yyds，，，先奉献上我的膝盖。。。。0.0在模型加速得过程中，GPU得使用无疑是必须使用。不会GPU也不好意思说自己搞这些得吧。在GPU加速中TensorRT无疑是使用的最多的，加速快的一笔。在工业检测中，大多数都是

汤姆or杰瑞·2022-11-25 09:43

【数学建模笔记 24】数学建模的时间序列模型

长期趋势变动TtT_tTt：朝一定方向的变化趋势；季节变动StS_tSt；循环变动CtC_tCt：周期一年以上，由非季节因素引起的涨落起伏波形相似的波动；不规则变动RtR_tRt。

Koorye·2022-11-24 20:32

Sarsa算法和Q-learning算法

p(s_{t+1},r_t|s_t,a_t)p(st+1,rt∣st,at)，变表示在t时刻的状态sts_tst下，采取动作ata_tat，状态转移到st+1s_{t+1}st+1并且收获奖励rtr_trt

桂花味的六神·2022-11-24 15:39

tensorrt expecting compute 7.5 got compute 6.1, please rebuild

tensorrt预测报错：expectingcompute7.5gotcompute6.1,pleaserebuildtensorrt8.4预测，trt模型是8.2生成的，需要tensorrt8.4版本重新生成

AI视觉网奇·2022-11-24 07:27

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