TensorRT是可以在NVIDIA各种GPU硬件平台下运行的一个模型推理框架，支持C++和Python推理。即我们利用Pytorch...
其中原理是啥,这就涉及到了另外一个库onnx-tensorrt[2],可以解析onnx模型并且将onnx中的每一个op转换为TensorRT的op,进而构建得到engine,trtexec转模型的核心就是onnx-tensorrt。 如果没有onnx-tensorrt[3],我们该怎么使用TensorRT去加速你的模型的呢? 幸运的是TensorRT官方提供了API[4]去搭建网络,你可以像使用P...
学一下tensorrt，英伟达推出的深度学习部署框架，有c++基础的话入门很快
CUDA support will be enabled for TensorFlow. Do you wish to build TensorFlow with TensorRT support? [y/N]: N No TensorRT support will be enabled for TensorFlow. Found CUDA 10.1 in: /usr/local/cuda-10.1/targets/x86_64-linux/lib /usr/local/cuda-10.1/targets/x86_64-linux/include Found cu...
举例来说,在对模型推理延时和吞吐量要求极高的数据中心及服务器部署时,飞桨将通过 Paddle Inference 与 TensorRT 的结合,实现高性能的推理。而进一步还可以搭配飞桨的模型压缩工具 PaddleSlim 对模型进行剪枝、量化等操作,或者使用 C++ 的推理库取代大家比较熟悉的 Python 推理库,都能有效提升性能。
用C#部署yolov8的tensorrt模型进行目标检测winform最快检测速度 1443 -- 7:35 App 基于funasr+pyaudio实现电脑本地麦克风实时语音识别项目语音转文本python实现 850 -- 4:27 App YOLOv8检测界面-PyQt5实现第二套界面演示 668 -- 4:35 App 基于C# winform调用文心一言大模型实现实时聊天功能 399 -- 4:54 ...
写到最后,忽然想起,如果是NVIDIA的显卡加速,为毛不用tensorrt呢? :( https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/tensorrt-developer-guide/index.html#c_topics
(可选) 安装cuda&cudnn (可选) 安装TensorRT (可选) 安装XTCL 2. 测试Demo 4. 测试Demo HTTP 服务 使用说明 SDK参数配置 初始化 预测图像 日志配置 http服务 1. 开启http服务 2. 请求http服务 http 返回数据 其他配置 1. 日志名称、HTTP 网页标题设置 2. CPU线程数设置 3. 批量预测设置 FAQ ...
配置tensorRT之前要配置cuda环境,本文并不是讲tensorRT的环境,网上资料也多,可以参照网上进行编译配置。 cmake配置 # 项目特定的逻辑。 # cmake_minimum_required (VERSION 3.8) #OPENCV find_package(OpenCV REQUIRED) #添加头文件 include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS}) ...
# 假设使用MXNet进行训练 python train.py --dataset VGGFace2 --model arcface_r100_v1 模型转换与部署 使用工具如onnx-mxnet将MXNet模型转换为ONNX格式。 使用TensorRT、OpenVINO等框架将ONNX模型优化并部署到C/C++环境中。 C/C++代码实现 在C/C++环境中加载并运行模型进行人脸识别,以下是一个简化的示例流程: ...