2.2 模型推理 1 windows VS配置opencv opencv下载: Releases - OpenCVopencv.org/releases/ 下载完成之后解压, 添加环境变量: 注意,VS版本与opencv中的vc有关系,我这里vs2017,选择vc15。 添加完成之后,重启电脑使环境变量生效。 1.1 VS添加OpenCV包含目录和库目录: 包含目录: D:\opencv\build\include D:\openc...
这里我们只使用 config 配置了输入。当你通过 profile 设定了输入张量的形状，在后面 TensorRT 推理时，...
一、推理模型生成过程介绍 二、将pytorch模型转换为onnx模型 三、将onnx模型转换为engine模型(与官方仓库教程不同) 四、使用 .engine 模型进行推理(C++) 最近手头有一个目标检测的项目,开发过程中用到了 YOLOv7-tiny 模型,并且使用 C++ 部署,将踩过的坑总结一下,欢迎各位与我讨论。 TensorRT 是 nvidia 家的一...
根据查询的设备数目,GPU编号从0开始,默认情况下当前使用的设备就是编号为0的GPU设备,通过函数cudaSetDevice可以修改运行时使用GPU设备,在初始化TensorRT之前,先通过cudaSetDevice函数修改默认的当前设备,然后再初始化就可以把TensorRT的模型绑定到指定编号的GPU设备上推理。以我的笔记本上为例,设置当前的GPU设备,然后初始化Te...
在TensorRT中,我们可以使用C++或Python API来构建、优化和执行深度学习模型。 本文将重点介绍如何使用TensorRT来进行分类模型的推理。 一、准备工作 在开始之前,我们需要准备以下工作: 1. 安装CUDA和cuDNN TensorRT依赖于CUDA和cuDNN。因此,在使用TensorRT之前,我们需要先安装CUDA和cuDNN。可以参考官方文档进行安装。 2....
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 ...
一、TensorRT推理的流程 TensorRT的推理过程可以分为三个阶段:预处理、推理和后处理。以下是每个阶段的详细说明: 1. 预处理阶段 在预处理阶段,输入数据将首先被转换为TensorRT引擎可以处理的格式。具体地说,输入数据将被分割为大小固定的块,并进行缩放和裁剪等操作以适应模型的要求。 2. 推理阶段 在推理阶段,TensorRT...
windows平台使用tensorRT部署yolov5详细介绍,整个流程思路以及细节。 C ++部署成功TensorRT Windows C++ 部署 ONNX 模型简易教程 python版tensorrt推理 python TensorRT API转换模型TensorRT实战:构建与部署Python推理模型(二) onnx转engine命令【TensorRT】trtexec工具转engine ...
这里面包含了两个python源代码文件,其中model.py是一个卷积神经网络的代码,sample.py是调用这个网络对minist数据集进行训练预测的代码,并将训练好的模型转换文tensorRT的格式进行推理。 (3)运行sample.py文件 python sample.py 运行上述命令后,会产生以下输出: 训练过程: 最终结果: **此时,你就已经成功运行了tensor...