想直接使用ONNX模型来做部署的话,有下列几种情况:第一种情况,目标平台是CUDA或者X86的话,又怕环境配置麻烦采坑,比较推荐使用的是微软的ONNXRuntime;第二种情况,而如果目标平台是CUDA又追求极致的效率的话,可以考虑转换成TensorRT;第三种情况,如果目标平台是ARM或者其他IoT设备,那么就要考虑使用端侧推理框架了,例如...
虽然在两个 EP 上通常都可以使用 CUDA 图,但它仅在 CUDA 到enable_cuda_graph上作为本地会话创建参数公开。 TensorRT 工作空间大小 TensorRT 工作空间大小是一个经常不清楚的参数,但却是 TensorRT 的一个重要参数。由于 TensorRT 可以重新排列图形中的操作以进行优化,因此可能需要更多内存来存储中间结果。 该值由工...
虽然在两个 EP 上通常都可以使用 CUDA 图,但它仅在 CUDA 到enable_cuda_graph上作为本地会话创建参数公开。 TensorRT 工作空间大小 TensorRT 工作空间大小是一个经常不清楚的参数,但却是 TensorRT 的一个重要参数。由于 TensorRT 可以重新排列图形中的操作以进行优化,因此可能需要更多内存...
TensorRT是一个高性能的深度学习推理(Inference)优化器,可以为深度学习应用提供低延迟、高吞吐率的部署推理。TensorRT可用于对超大规模数据中心、嵌入式平台或自动驾驶平台进行推理加速。TensorRT现已能支持TensorFlow、Caffe、Mxnet、Pytorch等几乎所有的深度学习框架,将TensorRT和NVIDIA的GPU结合起来,能在几乎所有的框架中进行...
ORT_TENSORRT_DUMP_SUBGRAPHS:将转换为onnx格式的TRT引擎的子图转储到文件系统。这可以帮助调试子图,例如通过使用trtexec --onnx my_model.onnx和检查解析器的输出。1:启用,0:禁用。默认值:0。 ORT_TENSORRT_FORCE_SEQUENTIAL_ENGINE_BUILD:在多 GPU 环境中跨提供者实例按顺序构建 TensorRT 引擎。1:启用,0:禁用...
解决:目前没有好的解决办法 设置opset_version=10,使用nearest上采样可以运行 更新:在https://github.com/NVIDIA/TensorRT/issues/284,开发者回复说 TensorRT only supports assymetric resizing at the moment,也就是说nearest是可以用的,但是bilinear上采样还没有得到TensorRT的支持。
QQ交流群:957577822DepthAnything v2适配RK3588, 模型里面有个64*1370的维度的tensor需要转置,目前3588 NUP OP不支持,不知道日后是否能支持,CPU倒腾数据浪费了很多时间。现在看到的效果基本上只能一秒一帧的推理速度。使用的是最新的2.0的rknn,有注意力的算子。想测试
具体表现在cmake上是设置 onnxruntime_USE_CUDA 、onnxruntime_USE_TENSORRT、onnxruntime_USE_ROCM 等等一系列环境变量设置 False。 现在都忘记中间的过程了,反正自己鼓弄后来发现这步骤,最好是使用他所提供的一个python脚本,内部去调用cmake生成项目。这个步骤在它onnxruntime的官方文档上有说。
本文将对PyTorch、ONNX Runtime和TensorRT三种深度学习框架在GPU推理上的性能进行比较,并提供相应的安装教程及代码解释。 一、PyTorch GPU推理 PyTorch是一个流行的深度学习框架,它提供了强大的模型训练和推理功能。要在GPU上进行推理,你只需将模型和数据移至GPU即可。 安装教程: PyTorch的安装相对简单,你可以使用pip或...
与原生框架相比,使用nGraph Compiler执行CPU推理任务可将性能提升45倍。 英伟达正在努力将TensorRT与ONNX Runtime实现整合,为在英伟达的GPU上部署快速增长的模型和应用程序提供简便的工作流程,同时实现最佳性能。 NVIDIA TensorRT包括一个高性能的推理优化器和运行时,可以在推荐器,自然语言处理和图像/视频处理等应用程序中...