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...
TensorRT是英伟达官方提供的一个高性能深度学习推理优化库,支持C++和Python两种编程语言API。通常情况下深度学习模型部署都会追求效率,尤其是在嵌入式平台上,所以一般会选择使用C++来做部署。 本文将以YOLOv5为例详细介绍如何使用TensorRT的C++版本API来部署ONNX模型,使用的TensorRT版本为8.4.1.5,如果使用其他版本可能会存在...
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,对于模型的导入方式,TensorRT 支持的导入方式包括 C++ API、Python API、NvCaffeParser 和 NvUffParser等 还可以借助中间转换工具ONNX,比如:先将模型由 Py...
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 ...
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...
Python部署 使用TensorRT + Python的部署方式按照YOLOv5官方所提供的用例就没什么问题。 流程也是比较固定:先将pt模型转为onnx,再将onnx模型转为engine,所以在执行export.py时要将onnx、engine给到include。 PT模型转换为ONNX模型 python path/to/export.py --weights yolov5s.pt --include torchscript onnx cor...
【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 ...
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...