TensorRT是一个针对推理任务进行优化的高性能深度学习推理引擎。它使用各种技术(如网络剪枝、量化、层融合等)来优化模型的推理性能。通过在TensorRT中构建模型,可以利用其优化技术,获得更快的推理速度和更低的资源消耗。 部署复杂度:直接在TensorRT中构建模型可能需要更多的工作和专业知识,你需要有模型的专业知识,知道模型...
深度学习模型的部署与优化是一个综合性的过程,涉及多个关键考虑因素。FLOPs常被用作模型计算复杂性的指标,但实际性能受到其他因素如内存访问和数据处理的影响。虽然工具如TensorRT为模型提供了强大的优化,但其应用并非无限,有时需要开发者手动调整或补充。此外,选择CUDA Cores还是Tensor Cores、考虑前后处理的效率,以及进一...
作用:TensorRT优化深度学习模型结构,并提供高吞吐率和低延迟的推理部署。 应用:TensorRT可用于大规模数据中心、嵌入式平台或自动驾驶平台进行推理加速。 1.1 TensorRT的输入 在输入方面,TensorRT 支持所有常见的深度学习框架包括 Caffe、Tensorflow、Pytorch、MXNet、Paddle Paddle 等。 得到的网络模型需要导入到TensorRT,对于...
如果是要将模型和推理嵌入在服务或软硬件中,那么TensorRT是很好的选择,使用它来加载模型进行推理,提升性能(tensorrt runtime); 不然,常规的做法是模型推理和其他业务隔离,模型统一部署在triton server,然后其他业务通过triton client来进行模型推理的请求。 实验环境:Ubuntu18.04, GeForce RTX 2080Ti Triton部署 安装 通过...
tensorRT是业内nvidia系列产品部署落地时的最佳选择 这个课程主要围绕着https://github.com/shouxieai/tensorRT_cpp提供的方案开展讨论,使得能够使用、部署起来 该教程,讲驾驭tensorRT,实现从模型导出,到c++/python推理加速,再到高性能、低耦合、有效、便捷的工程落地方案 ...
TensorRT 简介 TensorRT 是 英伟达公司 根据自己的 硬件设备 面向 AI工作者 推出的 一种 模型部署方案; 同时 可以对网络进行压缩、优化,它通过 combines layers、kernel 优化选择,以及根据指定精度执行归一化和转换成最优的 matrix math 方法,改善网络延迟、吞吐量和效率,实现模型加速,官方称 可以达到6倍以上; ...
在TensorRT深度学习模型部署之前,首先需要准备一个已经训练好的深度学习模型。这个模型可以是通过常见的深度学习框架如TensorFlow、PyTorch等训练得到的。在这里,我们假设你已经有一个经过训练的模型。 3. 将模型转换为TensorRT可读取的格式 TensorRT可读取的模型格式一般是ONNX(Open Neural Network Exchange)格式。因此,在...
1. TensorRT 的 C++ API 使用示例 进行推理,需要先创建IExecutionContext对象,要创建这个对象,就需要先创建一个ICudaEngine的对象(engine)。 两种创建engine的方式: 使用模型文件创建engine,并可把创建的engine序列化后存储到硬盘以便后面直接使用; 使用之前已经序列化存储的engine,这种方式比较高效些,因为解析模型并生成...
【导语】本文为大家介绍了一个TensorRT int8 量化部署 NanoDet 模型的教程,并开源了全部代码。主要是教你如何搭建tensorrt环境,对pytorch模型做onnx格式转换,onnx模型做tensorrt int8量化,及对量化后的模型做推理,实测在1070显卡做到了2ms一帧! NanoDet简介 ...