我们做的***开放神经网络交互工具包GPU版本,在GPU上做推理时,ONNXRuntime可采用CUDA作为后端进行加速,要更快速可以切换到TensorRT,虽然和纯TensorRT推理速度比还有些差距,但也十分快了。如此可以大大降低开发难度,能够更快更好的进行推理。。 二、准备工作 按照LabVIEW开放神经网络交互工具包(ONNX)下载与超详细安装...
推理性能实验在 NVIDIA A100 上进行,使用 ONNX Runtime 1.11 和 TensorRT 8.2 以及 HuggingFace BERT-large 模型。推理任务是SQuAD,使用HuggingFace QDQBERT-large INT8量化模型。 基准测试可以使用以下 trtexec 完成: trtexec --onnx=model.onnx --explicitBatch --workspace=16384 --int8 --shapes=input_ids:64...
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第第PAGE 1 页共 NUMPAGES 1 页手把手教你使用LabVIEW ONNX Runtime部署 TensorRT加速,实现YOLOv5实时物体识别 3.下载预训练模型 打开cmd,进入(python)环境,使用如下指令下载预训练模型: import torch?# Modelmodel = torch.hub.load(ultralytics/yolov5, yolov5s) # or yolov5n - yolov5x6, custom? 成功...
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