获取耕读应用案例请参考:TensorRT-CSharp-API-Samples 🗂 API文档 命名空间 模型推理API 模型推理API 序号API参数解释说明 1方法OnnxToEngine()将onnx模型转为engine可以调用封装的TensorRT中的ONNX 解释器,对ONNX模型进行转换,并根据本机设备信息,编译本地模型,将模型转换为TensorRT 支持的engine格式。
https://github.com/guojin-yan/TensorRT-CSharp-API-Samples/blob/master/model_samples/yolov8_custom/Yolov8Seg.cs Yolov8 Pose 人体关键点识别项目源码: https://github.com/guojin-yan/TensorRT-CSharp-API-Samples/blob/master/model_samples/yolov8_custom/Yolov8Pose.cs Yolov8 Cls 图像分类项目源码: htt...
E:\GitSpace\TensorRT-CSharp-API\x64\Release\TensorRtExtern.dll 接下来就可以运行C#项目,生成类库文件,如下图所示: 4. 接口调用 4.1 创建并配置C#项目 首先创建一个简单的C#项目,然后添加项目配置。 首先是添加TensorRT C# API 项目引用,如下图所示,添加上文中C#项目生成的dll文件即可。 ...
TensorRT wrapper for .NET. Contribute to guojin-yan/TensorRT-CSharp-API development by creating an account on GitHub.
git clone https://github.com/guojin-yan/TensorRT-CSharp-API.git 然后使用Visual Studio 2022打开解决方案文件,如下图所示: 该解决方案中包含两个项目,一个是C++项目,该项目是封装的TensorRT接口,将接口封装到动态链接库中;另一个是C#项目,该项目是读取动态链接库中的C++接口,然后重新封装该接口。
YOLOv10实现500FPS推理速度,快到离谱!!——使用 TensorRT C++ API 调用GPU加速部署YOLOv10实现快速预测 1. 前言 TensorRT是NVIDIA官方推出的一个高性能深度学习推理加速引擎,它能够使深度学习模型在GPU上进行低延迟、高吞吐量的部署。TensorRT是基于CUDA和cuDNN的,专门为NVIDIA的GPU进行了优化。TensorRT支持TensorF...
版本和上述环境版本不一样的需要重新编译TensorRtExtern.dll,TensorRtExtern源码地址:TensorRT-CSharp-API/src/TensorRtExtern at TensorRtSharp2.0 · guojin-yan/TensorRT-CSharp-API · GitHub Windows版 CUDA安装参考:Windows版 CUDA安装_win cuda安装 【特别注意】 ...
String^ getNameFromCsharp() { return getName() } pybind11 主要特点如图一: 图一 简单实例 pybind11底层是如何实现的,没时间去探究,从使用者的角度来看一个实例。 函数绑定 #定义一个c++函数 int add(int i, int j) { return i + j; }
效果 说明 环境 NVIDIA GeForce RTX 4060 Laptop GPU https://github.com/guojin-yan/TensorRT-CSharp-API/tree/Tens…
} extern "C" __declspec(dllexport) void Infer(float* input, float* output) { // 执行推理的代码 std::cout << "Performing inference..." << std::endl; // ... } C#代码: csharp using System; using System.Runtime.InteropServices; class Program { [DllImport("TensorRTWrap...