近日很想验证使用pytorch训练模型转tensorrt各种关系,更深理解基于C++ API接口engine加速理论(Python API接口稍微简单,将不在验证),本文基于ResNet分类网络。 本文内容主要分为六个内容,第一个内容介绍使用python构建网络,获取pt/wts/onnx文件;第二个内容介绍基于C++ API构建engine;第三个内容介绍基于C+
近日很想验证使用pytorch训练模型转tensorrt各种关系,更深理解基于C++ API接口engine加速理论(Python API接口稍微简单,将不在验证),本文基于ResNet分类网络,收获如下: 收获一:通过C++ API,使用wts方法构建网络网络验证;收获二:通过C++ API,使用onnx中间结构解析构建构建网络网络验证;收获三:通过Python、torch,构建分类网络...
项目代码 网络模型测试 项目结构 数据集存放在flower_data文件夹 cat_to_name.json是makejson文件运行生成的 TorchVision文件主要存放本项目实战代码 项目任务 项目描述:对花进行分类 项目数据集:102种花的图片,数据集下载https://www.kaggle.com/datasets/eswarkamineni/flower-data算法:使用迁移学习Resnet152,冻结所有...
TensorRT还支持使用熵最小化(KL散度)、均方误差最小化或者输入范围的百分位数。 在Pytorch中的torch.quantization.observer模块集成了各种校准策略,可以根据实际需要选择最合适的策略。 import torch from torch.quantization.observer import MinMaxObserver, MovingAverageMinMaxObserver, HistogramObserver C, L = 3, 4 ...
#卸载TensorRT包python3 -m pip uninstall tensorrt#下载新的TensorRT包,且指定版本,这里指定为8.6.1python3 -m pipinstalltensorrt==8.6.1 python3 -c'import tensorrt;print(tensorrt.__version__)' 下载运行框架和模型必要的包 1.TensorRT 没有官方 ResNet demo 代码,我们自己创建代码以及安装运行模型需要的包...
本文基于resnet18模型在CPU和GPU上评测原生Pytorch模型格式、ONNX、TorchScript(Python版和C++版)和TensorRT模型格式的inference性能。根据上述评测结果可以得出以下初步结论: Intel CPU 上,ONNX的推理速度最快。 图片场景下(尺寸固定,只是batch size可变)如果使用GPU,TensorRT推理速度最快 小batch size加速明显,随着batch...
本文基于resnet18模型在CPU和GPU上评测原生Pytorch模型格式、ONNX、TorchScript(Python版和C++版)和TensorRT模型格式的inference性能。根据上述评测结果可以得出以下初步结论: 1) Intel CPU 上,ONNX的推理速度最快。 2) 图片场景下(尺寸固定,只是batch size可变)如果使用GPU,TensorRT推理速度最快 3) 小batch size加速...
(f'export_pytorch_script done') # export_pytorch_tensorRT inputs = [ torch_tensorrt.Input( min_shape=[batch_size, image_channel, image_size, image_size], opt_shape=[batch_size, image_channel, image_size, image_size], max_shape=[batch_size, image_channel, image_size, image_size], )...
系统环境:Linux系统中使用Python 3.6及其以上版本、CUDA 10.0。 框架:TensorFlow 1.15。 推理优化工具:Blade 3.17.0及其以上版本。 操作流程 使用Blade优化基于TensorFlow的ResNet50模型的流程如下: 步骤一:准备工作 安装支持TensorRT优化的Blade Wheel包,并下载ResNet50模型及测试数据。 步骤二:调用Blade优化模型 调用blad...
Python wang-xinyu/tensorrtx Star7.4k Code Issues Pull requests Implementation of popular deep learning networks with TensorRT network definition API resnetsqueezenettensorrtcrnnarcfacemobilenetv2yolov3mnasnetretinafacemobilenetv3yolov3-sppyolov4yolov5detrswin-transformeryolov7yolov8yolov9yolo11 ...