转载 mob64ca140a1f7c 6月前 28阅读 pytorch转制pytorch转tensorrt 1 TensorRT简介TensorRT的核心是一个c++库,它促进了对NVIDIA图形处理单元(gpu)的高性能计算。它与TensorFlow,Pytorch等框架相辅相成。他可以快速高效的运行一个已经训练好的神经网络,并生成结果。它包括用于从Caffe、ONNX或TensorFlow导入现有模型的解...
2.转换模型 python tools/trt.py -n yolox-s -c yolox_s.pth 这个过程大约需要10分钟,生成的模型保存在: YOLOX_outputs/yolox_s/model_trt.engine 报错问题记录: AttributeError: 'tensorrt.tensorrt.Builder' object has no attribute 'max_workspace_size' 原因是Tensorrt8.0版本有变化,这个问题的解决方法是...
在PyTorch转为TensorRT pytorch转libtorch 如果你想把pytorch训练好的模型快速部署到libtorch上,推荐通过把模型转化为torchscript脚本,然后在libtorch用C++接口加载这个模型。这个方式高效快速把训练模型和工程化快速对接起来。这个方式没有优化前行神经网络计算,但对于一般工程也是够用的,目前在centernet,3d卷积相关网络上成功过...
target=https%3A//github.com/pytorch/TensorRT/releases/tag/v1.1.0%23%3A~%3Atext%3Dnarens%2540nvidia.com-%2COperators%2520Supported%2C-Operators%2520Currently%2520Supported">链接后端支持21.12 版本以上的 Triton 现已支持 Torch-TensorRT将在不久后提供工作流程教程调试工具上下文管理器现在允许使用更简洁...
(2)需要使用ONNX解析器、Caffe解析器或TensorFlow/UFF解析器将保存的神经网络从其保存的格式解析为TensorRT。(网络可以直接从Caffe导入,也可以通过UFF或ONNX格式从其他框架导入。)TensorRT 5.0.0附带的ONNX解析器支持ONNX IR(中间表示)版本0.0.3和opset版本7。