Cmake(IDE: CLion)实战 在Clion中新建一个Cmake工程,工程目录如下: 其中CmakeList.txt文件内容如下所示: cmake_minimum_required(VERSION3.13)project(TensorRT_test)set(CMAKE_CXX_STANDARD11)add_executable(TensorRT_testmain.cpp)# add OpenCV# set(OpenCV_DIR /home/cxj/Documents/opencv-3.4.2/build/CMake...
│ └── main.cpp └── weights └── yolov3-mytiny_98_0.96_warehouse.onnx 3、代码 1)CMakeLists.txt ---① PROJECT(TRT) ADD_SUBDIRECTORY(src) 2)CMakeLists.txt ---② CMakeLists写的比较丑… SET(common_dir /usr/src/tensorrt/samples/common) INCLUDE_DIRECTORIES(${common_dir}) SET(...
sudo sh -c "echo '/usr/local/cuda/lib64' >> /etc/ld.so.conf.d/nvidia-tegra.conf" sudo ldconfig # install the dependencies sudo apt-get install -y build-essential cmake git unzip pkg-config zlib1g-dev sudo apt-get install -y libjpeg-dev libjpeg8-dev libjpeg-turbo8-dev libpng-dev ...
switch(c) { case 'm': onnx_filename = optarg; break; case 'e': engine_filename = optarg; break; } } if (onnx_filename.empty()) { print_usage(); return -1; } common::TRT_Logger trt_logger((nvinfer1::ILogger::Severity)verbosity); auto trt_builder = common::infer_object(nvi...
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第一个坑:cmake找不到cuda编译器。cmake3.15.1和3.11.1均无法找到cuda的编译器,最后安装的3.9.0成功找到编译器(期间改了无数遍环境变量各种折腾,就是找不到) 由于ONNX_TensorRT需要依赖protobuf和tensorrt,tensorrt前面已经装好了,现在安装protobuf:
四.CMakeLists.txt编写(添加:2022-1006) 介绍如何使用编译命令在ubuntu(linux)环境中运行,以下代码适用YOLO Onnx及C++ 源码构建,其中target_link_libraries(yolo /home/ubuntu/soft/TensorRT-8.2.5.1/lib/stubs/libnvonnxparser.so)此库的onnx需要调用,若C++则可忽略。
在部署方面,OpenVIVO的开发也是相对比较简单的,提供了C、C++和python3种语言编程接口。它最大的优势呢,其实还是在Intel的不同硬件平台上进行部署的时候,移植会很方便。推理引擎对不同的硬件提供统一的接口,底层实现直接调用硬件指令集的加速库,应用程序开发人员不需要关心底层的硬件实现,即可在不同的硬件平台上加速...
而ONNX是一种开放的模型格式,可以在不同的深度学习框架之间进行模型的转换和共享。本文将介绍一些使用TensorRT和ONNX的技巧,帮助读者更好地利用这两个工具进行模型部署和推理。 一、TensorRT和ONNX的基本概念 1. TensorRT:TensorRT是英伟达(NVIDIA)开发的一个深度学习推理引擎,可以针对GPU进行高效的推理加速。它通过...
首先，通过`git submodule update --init --recursive`命令更新并初始化所有依赖库。接着，根据系统平台和CUDA版本下载并复制核心库文件至TensorRT目录。在编译时，需要更改`cmakelist.txt`文件中的CUDA和CUDNN版本设置。编译过程中可能会遇到报错，如依赖库缺失或版本不匹配的问题。解决这类问题通常包括...