CMakeLists.txt README.md prn_utils.py profiler.py tracer.py trtexec.cpp View all files Table Of Contents TensorRT Command-Line Wrapper: trtexec Description Buildingtrtexec Usingtrtexec Example 1: Profiling a cu
(TENSORRT_PATH "TensorRT Path. Example: /usr/local/tensorrt" "") if(NOT DEFINED TENSORRT_PATH) message(FATAL_ERROR "TensorRT path is not set. Please specify the TensorRT path.") endif() option(DEPLOY_PATH "TensorRT-YOLO Project Path." "") if(NOT DEFINED DEPLOY_PATH) message(FATAL_ERROR...
AWQ: 直接使用数学公式进行量化,仅对weightGPTQ:通过小数据集多次推理,统计计算出weight和activation的量化因子INT8_KV_CACHE:build.py时的参数,表述对kv-cache做8bit量化存储,因此需要计算出量化因子(可参考example/baichuan) LLM模型推理,性能损耗大头在data 搬移,即memory bound,compute bound反而占比较少 TRT-LLM...
最高阶的方式:自己用tensorrt的api来产生一个图,然后填充权重,这样就不需要转onnx的,具体的example可以见NVIDIA/TensorRT: NVIDIA® TensorRT™ is an SDK for high-performance deep learning inference on NVIDIA GPUs. This repository contains the open source components of TensorRT. (github.com)里面的sampl...
sampleMNIST的github 代码参考link:https:///NVIDIA/TensorRT/blob/release/6.0/samples/opensource/sampleMNIST/sampleMNIST.cpp 程序的主要流程分为 main与程序输入参数初始化 -> 网络构建 -> 网络推理 -> 释放资源结束 这几个阶段,下面逐个阶段分析代码
head=create_head(nf,3,None,ps=0.5,bn_final=None)model=nn.Sequential(body,head)state=torch.load('new-mobilenetv2-128_S.pth',map_location=device)model.load_state_dict(state['model'],strict=True)example=torch.rand(1,3,128,128).cuda()model.to(device)# 导出onnx模型 ...
>> git clone --recursivehttps://github.com/onnx/onnx.git# Pull the ONNX repository from GitHub >> cd onnx >> mkdir build && cd build >> cmake .. # Compile and install ONNX >> make # Use the ‘-j’ option for parallel jobs, for example, ‘make -j $(nproc)’ ...
使用Tensorrt部署,C++ API yolov7_pose模型 虽然标题叫部署yolov7_pose模型,但是接下来的教程可以使用Tensorrt部署任何pytorch模型。 仓库地址:https://github.com/WongKinYiu/yolov7/tree/pose 系统版本:ub
代码可以在samples/sampleMNIST中找到,也可以看github中对应路径。 以下过程可以参考 README.md 相关信息。 下文中./指的是 tensorrt 所在路径,如~/TensorRT-x.x.x.x。 1.1. 数据准备 在./data/minst目录下直接运行python generate_pgms.py就可以了。
https://github.com/NVIDIA/TensorRT/issues/1556 https://github.com/NVIDIA/TensorRT/issues/1519 目前来看还是无法解决的: thanks for update, we will check, and the c%4 will not work for ConvTranspose , it is for depthConv. 部分量化结果会错误解析 tactic : ampere_scudnn_128x64_relu_interior...