这是zlib123dll.zip 的地址,希望可以帮到你们 SWHL added the TensorRT label Jun 11, 2024 Contributor github-actions bot commented Jan 1, 2025 This issue is stale because it has been open for 90 days with no activity. github-actions bot added the stale label Jan 1, 2025 Contributor git...
OCR algorithms with PaddlePaddle (still under deveclop) - GitHub - tink2123/PaddleOCR at add_tensorrt
相关代码已经发布在Github: https://github.com/eshoyuan/PaddleOCR_TensorRT_cppgithub.com/eshoyuan/PaddleOCR_TensorRT_cpp 介绍 虽然PaddleOCR提供了TensorRT部署支持, 但是其代码比较复杂, 比较难解耦. 本项目提供了相对简洁的代码, 展示如何使用TensorRT C++ API和ONNX进行PaddleOCR文字识别算法的部署. 环境 CUDA10....
onnx模型是动态输入的,batchsize和width的维度都为-1,–shapes=“x”:1x3x48x320,表示把输入的尺寸固定为1x3x48x320,当然batchsize和width也可以设置为其他值例如:8x3x48x200. tensorRT支持动态尺寸推理,但是官网的原话说就是 Batch size can have a large effect on the optimizations TensorRT performs on our ...
cuda11.6,cudnn8.4,tensorrt8.4.1.5,opencv4.6.0,git 2.34, cmake3.24.2,vs2019 2.使用paddleOCR --1.下载最新版paddleOCR 网站:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR 进入到指定目录 cd D:\AI\paddleOCR git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR.git ...
可以将PaddlePaddle模型转换为TensorRT格式,从而提高模型的运行速度和减少显存占用。 使用多线程/多进程:在处理大量数据时,可以使用多线程或多进程并行处理,从而提高处理速度。PaddleOCR本身也支持多线程处理,可以通过设置相关参数来启用。 模型压缩与量化:模型压缩和量化技术可以减小模型的大小和计算复杂度,从而提高模型的...
NVIDIA/TensorRT-LLMhttps://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM Stars:2.7kLicense:Apache-2.0 TensorRT-LLM 是一个用于大型语言模型的 TensorRT 工具箱,它提供了易于使用的 PythonAPI来定义和构建包含最先进优化的 TensorRT 引擎,用于在 NVIDIAGPU上高效执行推理。该项目还包括创建 Python 和 C++ 运行时环境以及与 NVIDI...
-DWITH_TENSORRT=OFF \ -DWITH_NCCL=OFF .. ulimit -n 63356 # 解决不同同时打开太多的文件,一般会报出Too many open files. make -j make inference_lib_dist 在make -j的时候出现 fatal: unable to access 'https://github.com/xianyi/OpenBLAS.git/': Failed to connect to github.com port 443:...
TensorRT >= 8.2.4.2 (需要就装) 1.2 环境安装 1.2.1 安装paddlepaddle MacOS 暂只支持使用paddlepaddle。 - 使用以下命令确认你的Python是 3.8/3.9/3.10/3.11/3.12。 python --version - 需要确认pip的版本是否满足要求,要求```pip```版本为 20.2.2 或更高版本。
cmake .. -DPADDLE_LIB=/opt/paddle/lib -DWITH_MKL=ON -DWITH_GPU=OFF -DWITH_STATIC_LIB=OFF -DUSE_TENSORRT=OFF -DOPENCV_DIR=/usr/local/share/OpenCV -DCUDNN_LIB=/usr/lib/x86_64-linux-gnu -DCUDA_LIB=/usr/local/cuda/lib64 ...