目录 收起 在MMDeploy 添加 TensorRT 插件 创建ONNX 节点 C++ 实现 测试 总结 在前面的模型入门系列文章中,我们介绍了部署一个 PyTorch 模型到推理后端,如 ONNXRuntime,这其中可能遇到很多工程性的问题。 有些可以通过创建 ONNX 节点来解决,该节点仍然使用后端原生的实现进行推理。而有些无法导出到后端的算...
解压之后得到相关的文件夹,TensorRT-8.2.1.8 3-3、环境变量设置 vim ~/.bashrc export LIBRARY_PATH=/xxxx/TensorRT-8.2.1.8/lib:$LIBRARY_PATH export CUDA_HOME=/usr/local/cuda export PATH=$CUDA_HOME/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/xxxxxx/TensorRT-8.2.1.8/lib:$CUDA_HOME/lib64:$LD_LIBRARY_PA...
安装TensorRT下的whl 这里需要为Python安装运行TensorRT的必要包。 进入到tensorRT下的python文件夹,并根据python版本安装合适的包pip install tensorrt-8.2.1.8-cp38-none-linux_x86_64.whl 同时安装uff和graphsurgeon同样,tensorRT下有uff和graphsurgeon文件夹,分别安装两个文件夹下的安装包: pip install uff-0.6.5-py2...
四、使用Python部署TensorRT模型 使用TensorRT的Python API,你可以轻松地部署TensorRT模型。以下是一个简单的示例代码: ```pythonimport tensorrt as trtimport numpy as npimport cv2 加载TensorRT模型 TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)runtime = trt.Runtime(TRT_LOGGER)with open(‘yolov5s.engine’,...
(纯视觉+多传感器融合方案)③多传感器融合中的毫米波雷达-视觉融合感知全栈教程④Lidar+Radar+Camera+IMU离线/在线近20+标定方案教程等你来学⑤模型部署实战:基于TensorRT的CNN/Transformer/检测/BEV模型四大部署代码+CUDA加速⑥规划控制理论&实战课程:PID、LQR、MPC全掌握课程咨询联系AIDriver004,科研合作及辅导联系AI...
简介:实践教程|旋转目标检测模型-TensorRT 部署(C++) 仓库地址(TensorRT,ncnn)github.com/Crescent-Ao/GGHL-Deployment: https://github.com/Crescent-Ao/GGHL-Deployment 这次工程部署主要选择了比较熟悉的旋转选择框架-GGHL。如果没有特殊算子的检测框架,依然可以使用下面的这个Pipeline, 旋转目标检测主要分成五参数和...
TensorRT是英伟达针对自家平台做的加速包,只负责模型的推理(inference)过程,一般不用TensorRT来训练模型的,而是用于部署时加速模型运行速度。 3、TensorRT部署 TensorRT 只需要知道网络的结构和参数即可,它支持三种转换入口: TF-TRT,要求是 TensorFlow 模型 ONNX 模型格式 ...
tensorrt支持relu量化），训练模型定位到nanodet目录，进入tools目录，打开export.py文件，配置cfg_path model_path out_path三个参数定位到nanodet目录，运行 python tools/export.py 得到转换后的onnx模型python3 -m onnxsim onnx模型名称 nanodet-simple.onnx 得到最终简化后的onnx模型onnx模型转换为 int8 tensorrt...
TensorRT的安装是此流程的起点。首先，我们需要构建部署环境，采用Docker技术以确保环境一致性。Docker可在指定地址下载，具体版本需根据需求选择。安装完成后，验证CUDA和cuDNN版本，确保TensorRT的兼容性。接着，下载TensorRT-8.2.1.8.Linux.x86_64-gnu.cuda-11.4.cudnn8.2.tar.gz文件，并上传至服务...
cdEfficientNetv2_TensorRT_int8/effnetv2_tensorrt_int8_tools vim convert_trt_quant.py 修改如下参数 BATCH_SIZE 模型量化一次输入多少张图片 BATCH 模型量化次数 height width 输入图片宽和高 CALIB_IMG_DIR 量化图片路径(把训练的图片放到一个文件夹下,然后把这个文件夹设置为此参数,注意BATCH_SIZE*BATCH要小于或...