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....
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...
在C++中创建计算图，加载模型并执行预测，具体代码如下：clock_t start_time, end_time; // 加载模...
基于TensorRT 推理框架 crnn 模型转化 所运行代码 所运行代码 – tensorrtx/crnn/ 任务 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...
记录下基于cmake和vs2019,Windows下编译PaddleOCR C++推理(CPU版)的过程。 编译工具准备 我使用的cmake版本是3.28.1,直接到官网下载即可。网址是 Download CMakecmake.org/download/ 下载Binary distributions版。 Visual Studio 2019常规安装,要选c++编译器。奇怪的是居然缺一个头文件dirent.h,可从github下载...
一、TensorRT-LLM~最佳部署实践 TensorRT-LLM(Large Language Model)部署实践的详细介绍 TRT-LLM简单再介绍 TensorRT-LLM的介绍前几篇中已提到,就不过多赘述了。 这里列一个TensorRT-LLM的功能和定位: trt-llm 功能与架构 TRT-LLM和vllm、lmdeploy、sglang[6]一样,提供大模型的推理支持,包含了大模型推理的: 模...
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。
TensorRT是可以在NVIDIA各种GPU硬件平台下运行的一个C++推理框架。我们利用Pytorch、TF或者其他框架训练好的模型,可以转化为TensorRT的格式,然后利用TensorRT推理引擎去运行我们这个模型,从而提升这个模型在英伟达GPU上运行的速度。速度提升的比例是比较可观的。 ——— 0.根据我这边是踩坑实验结论 1...
这个是使用tensorrtx将yolov5-6.0模型转成tensorrt模型在windows进行GPU推理,代码支持windows和linux,其中也封装了C#代码支持csharp部署yolov5的tensorrt模型 - 云未归来于20230805发布在抖音,已经收获了4104个喜欢,来抖音,记录美好生活!