2023-9-27 增加 TensorRT8.5.3的中文翻译文档,使用Chat-GPT翻译+精校,chapter1-2 建议看最新视频版本!列表如下 《TensorRT Tutorial(一)如何选择TensorRT版本》 《TensorRT Tutorial(二)编译 TensorRT 的开源源码》 《TensorRT Tutorial(3.1)讲解 TensorRT 文档-基本使用》 ...
computer-visionpytorchtensorrtpytorch-tutorialonnxdeepsortdiffusion-modelsyolov5llmqwen UpdatedJan 27, 2025 Jupyter Notebook PaddlePaddle/FastDeploy Star3.2k ⚡️An Easy-to-use and Fast Deep Learning Model Deployment Toolkit for ☁️Cloud 📱Mobile and 📹Edge. Including Image, Video, Text and...
INTRODUCTION The project is the encapsulation of nvidia official yolo-tensorrtimplementation. And you must have the trained yolo model(.weights) and.cfgfile from the darknet (yolov3 & yolov4). For theyolov5,you should prepare the model file (yolov5s.yaml) and the trained weight file (yolov...
add plugin sample and tutorial 5年前 README tiny-tensorrt A simple, efficient, easy-to-use nvidia TensorRT wrapper for cnn with c++ and python api,support caffe, uff and onnx format models. you will be able to deploy your model with tiny-tensorrt in few lines of code!
party\onnx-tensorrt\third_party\onnx\.gitmodules修改完成... .\pytorch\third_party\onnx-tensorrt...
TensorRT-LLM also contains components to create Python and C++ runtimes that execute those TensorRT engines. ChatGPT-Next-Web 拥有者:ChatGPTNextWeb 订阅总数量:60531 新增订阅数量:91 克隆总数量:52127 协议:MIT License 创建时间:2023-03-10 18:27:54 最新更新时间:2024-02-17 21:54:20 开发语言:...
(注:预测速度为T4 机器上使用TensorRT FP16时的速度, 速度包含数据预处理、模型预测、后处理全流程。) 大型银行网点应用案例 目前南京奥拓电子科技有限公司应用PP-Human v2实现了智能客流分析与异常行为识别,根据区域热度统计进行活动方案优...
TensorRT原名GIE。GIE又名TensorRT 1.0,TensorRT 2.0正式改名。 TensorRT 2.0非常大的改动点是支持INT8类型(TensorRT 1.0支持FP16)。使用TensorRT 2.0的硬件要求:Tesla P4, Tesla P40, GeForce TitanX Pascal, GeForce GTX 1080, DRIVE PX 2 dGPU 软件要求:CUDA 8.0...
NVIDIA TensorRT Tutorial repository This repository is aimed at NVIDIA TensorRT beginners and developers. We provide TensorRT-related learning and reference materials, code examples, and summaries of the annual TensorRT Hackathon competition information. 本仓库面向 NVIDIA TensorRT 初学者和开发者,提供了 Tens...
速度是在 T4 上测试的,TensorRT 版本为 7.2; 量化模型 模型输入尺寸精度mAPval0.5:0.95速度T4trt b1 (fps)速度T4trt b32 (fps) YOLOv6-N RepOpt 640 INT8 34.8 1114 1828 YOLOv6-N 640 FP16 35.9 802 1234 YOLOv6-T RepOpt 640 INT8 39.8 741 1167 YOLOv6-T 640 FP16 40.3 449 659 YOLOv6-S...