TensorRT 是 NVIDIA 提供的一款高性能深度学习推理优化库,主要用于在 NVIDIA GPU 上快速执行深度学习模型。借助 TensorRT,您可以显著提高模型的推理速度,并且减少推理时的计算资源消耗。本文将通过代码示例展示如何在 Python 中使用 TensorRT 进行推理。 安装TensorRT 在开始之前,确保您已经安装了 TensorRT。您可以通过以下...
y_true[bi,c,j,i,1] = batch_target[it,1] - j.float() # 2.用错anchors(没放缩的self.anchors) y_true[bi,c,j,i,2] = math.log(batch_target[it,2]/anchors[best][0]) y_true[bi,c,j,i,3] = math.log(batch_target[it,3]/anchors[best][1]) y_true[bi,c,j,i,4] = 1 c...
TensorRT是一个高性能的深度学习推理引擎,它可以将深度学习模型转换为高效的推理引擎,从而提高推理速度和降低推理成本。以下是使用Python版TensorRT进行推理的代码流程: 1. 导入TensorRT库 python复制代码 importtensorrtastrt 2. 加载模型文件 python复制代码 withtrt.Builder(trt.FP16_PRECISION)asbuilder, trt.Onnx...
以下是使用PaddleOCR和TensorRT进行推理的示例代码: ```python import paddle import paddle.nn as nn from paddleocr import PaddleOCR import pycuda.autoinit import tensorrt as trt import pycuda.driver as cuda import pycuda.gpuarray as gpuarray import numpy as np #初始化PaddleOCR模型 ocr_model = Paddle...
初始化 runner 类，作为预测流程的主要组织者，设定运行超参数。通过 runner 初始化生成运行时环境，准备开始预测。执行解码操作，生成最终结果。示例输入：中国的面积有多大 输出：中国的面积约为960万平方千米，是世界上面积第三大的国家。使用 beam-search 算法，实现精确回答。运行命令：root@7c0802f0d...
No CMAKE_C_COMPILER could be found. Tell CMake where to find the compiler by setting either the environment variable "CC" or the CMake cache entry CMAKE_C_COMPILER to the full path to the compiler, or to the compiler name if it is in the PATH ...