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...
YOLOv10是清华大学研究人员近期提出的一种实时目标检测方法,通过消除NMS、优化模型架构和引入创新模块等策略,在保持高精度的同时显著降低了计算开销,为实时目标检测领域带来了新的突破。 在本文中,我们将演示如何使用NVIDIA TensorRT C++ API 部署YOLOv10目标检测模型,实现模型推理加速。下面看一下YOLOv10模型在Ten...
TensorRT wrapper for .NET. Contribute to guojin-yan/TensorRT-CSharp-API development by creating an account on GitHub.
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…
编译完成之后就可以进行模型推理了,但是通常情况下我们需要部署成模型服务以暴露API接口给客户使用。接下来使用 Triton 进行服务化部署。 使用Triton 进行服务化部署 要创建生产环境的 LLM 服务,需使用 TensorRT-LLM 的Triton 推理服务后端( tensorrtllm_backend),以利用 TensorRT-LLM C++ 运行时进行快速推理,并包括一些...
gitclone 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。
您可以使用以下方法将训练后的模型转换为推理时间结构: python convert.py [weights file of the training-time model to load] [path to save] -a [model name] 例如, python convert.py RepVGG-B2-train.pth RepVGG-B2-deploy.pth -a RepVGG-B2 ...