import pycuda.autoinit import tensorrt as trt import sys, os sys.path.insert(1, os.path.join(sys.path[0], "..")) import common import onnxruntime import dataset def runTensorRTModel(onnx_path='./new_crnn.onnx', engine_path = './new_crnn.engine', image_path = './data/demo....
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21、问题描述如下：22、TensorRT如何设置混合精度推理 在int8模式下如何单独设置某一层的精度。部署分类器...
飞桨将会在部署月活动课程中,详细解读如何在上述各种不同 GPU 硬件场景下如何利用飞桨框架更便利的启用 TensorRT。 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...
1.3.3 执行推理 2 使用TensorRT部署YOLOv5 2.1 下载YOLOv5源码 2.2 导出YOLOv5 onnx模型 2.3 在C++中使用 1 模型方案 TensorRT 的安装介绍可根据博文TensorRT安装及使用教程和windows安装tensorrt了解。 引用【1】 标题:TensorRT安装及使用教程 链接: 作者:ZONG_XP ...
crnn 的 pytorch 模型 转换为 TensorRT ,推理运行 OCR 识别 环境搭建 【参考博文】| 这两个博文记录的是一类东西 区别在于 yolov5 模型转化基于 CUDA 11.2 + TensorRT-8 完美运行 ,而 crnn 模型的转化 因为所运行代码库代码冲突, 文章来源: positive.blog.csdn.net,作者:墨理学AI,版权归原作者所有,如需转载...
void PD_EnableTensorRtEngine(PD_AnalysisConfig* config, int workspace_size, int max_batch_size, int min_subgraph_size, Precision precision, bool use_static, bool use_calib_mode): 开启TensorRT。关于参数的解释,详见使用Paddle-TensorRT库预测。 void PD_EnableMKLDNN(PD_AnalysisConfig* config): 开启MK...
模型推理API 序号API参数解释说明 1方法OnnxToEngine()将onnx模型转为engine可以调用封装的TensorRT中的ONNX 解释器,对ONNX模型进行转换,并根据本机设备信息,编译本地模型,将模型转换为TensorRT 支持的engine格式。 参数string modelPath本地ONNX模型地址,只支持ONNX格式,且ONNX模型必须为确定的输入输出,暂不支持动态...
(2)Deep Learning Inference Engine (TensorRT): High-performance deep learning inference runtime for production deployment. (3)Deep Learning for Video Analytics (DeepStream SDK): High-level C++ API and runtime for GPU-accelerated transcoding and deep learning inference. ...
(2)Deep Learning Inference Engine (TensorRT): High-performance deep learning inference runtimeforproduction deployment. (3)Deep LearningforVideo Analytics (DeepStream SDK): High-level C++ API and runtimeforGPU-accelerated transcoding and deep learning inference. ...