TensorRT的兼容性广泛,支持包括TensorFlow、Caffe、Mxnet和Pytorch在内的主流深度学习框架,与NVIDIA GPU的结合使用,实现了在各种框架下的快速且高效的模型部署。 自TensorRT 3版本起,它提供了C++和Python两种编程接口,进一步加速了深度学习模型的推理过程。在某些情况下,使用TensorRT的应用程序在执行速度上可比纯CPU平台快达4...
def do_inference(context, bindings, inputs, outputs, stream, batch_size=1): # Transfer data from CPU to the GPU. [cuda.memcpy_htod_async(inp.device, inp.host, stream) for inp in inputs] # Run inference. context.execute_async(batch_size=batch_size, bindings=bindings, stream_handle=str...
1. 模型优化与序列化 要使用TensorRT的C++ API来部署模型,首先需要包含头文件NvInfer.h。 #include "NvInfer.h" 1. TensorRT所有的编程接口都被放在命名空间nvinfer1中,并且都以字母I为前缀,比如ILogger、IBuilder等。使用TensorRT部署模型首先需要创建一个IBuilder对象,创建之前还要先实例化ILogger接口: class MyLogger...
部分前后处理步骤由于其复杂逻辑不适合GPU并行化。但解决方案是将这些逻辑中的并行部分移至GPU或在CPU上使用优化库如Halide,这样可以提高某些任务,如模糊、缩放的效率。 很多时候在做YOLO的后处理的时候我们会喜欢把它放在GPU上面去做,这样会给人一种很快的感觉,但是这种并不是必要的,第一,GPU没有排序的功能,第二,...
基于TensorRT的CNN/Transformer/检测/BEV模型四大部署代码+CUDA加速! 12:43 从未见过如此详细的CPU并行讲解!基于TensorRT的CNN/Transformer/检测/BEV模型四大部署代码+CUDA加速! 14:06 详解CPU的并行处理优化方向!基于TensorRT的CNN/Transformer/检测/BEV模型四大部署代码+CUDA加速! 14:20 全搞定!基于TensorRT的CNN/...
CPU部署:利用CPU完成计算; 服务部署:把模型调用过程封装为HTTP或GRPC服务; 本地部署:将模型部署到设备本地,直接进行调用; Python语言部署:p C++语言部署 --- 部署方法1:基于Python的本地部署,将模型权重导出,并使用Python加载进行预测。 适用场景:简单的Demo,或者桌面GUI应用; p 部署方法...
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...
TensorRT深度学习训练和部署 NVIDIA TensorRT是用于生产环境的高性能深度学习推理库。功率效率和响应速度是部署的深度学习应用程序的两个关键指标,因为它们直接影响用户体验和所提供服务的成本。Tensor RT自动优化训练好的神经网络,以提高运行时性能,与仅使用通用CPU的深度学习推理系统相比,Tesla P100 GPU的能源效率(每瓦性...
defmain():args=make_parser().parse_args()logger.info("args value: {}".format(args))print("loading weight file from :{}".format(args.weight_path))model=GGHL().eval()ckpt=torch.load(os.path.join(args.weight_path),map_location='cpu')model.load_state_dict(ckpt)logger.info("loading ...