1. 安装好 cuda 和 cudnn 2. 下载 tensorRT,https://developer.nvidia.com/tensorrt, 【windows 下 python 接口 只能下载 版本8】 3.解压 4.把 lib 里 所有 dll 库 拷贝到 cuda 安装目录的 bin 目录下,或者 把 lib 目录放到 环境变量的 path 里 5.进入 解压后的python目录,选择对应的 tensorrt 版本,p...
value = torch.load('/home/demo/assets/layer_07/value.pt') input_spatial_shapes = torch.load('/home/demo/assets/layer_07/input_spatial_shapes.pt') input_level_start_index = torch.load('/home/demo/assets/layer_07/input_level_start_index.pt') sampling_locations = torch.load('/home/demo...
2. 验证(第一个demo) 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。 结果就是生成了一些*.pgm 过程中...
2. 介绍 TensorRT是NVIDIA推出的一个高性能的深度学习推理框架,可以让深度学习模型在NVIDIA GPU上实现低延迟,高吞吐量的部署。TensorRT支持Caffe,TensorFlow,Mxnet,Pytorch等主流深度学习框架。TensorRT是一个C++库,并且提供了C++API和PythonAPI,主要在NVIDIA GPU进行高性能的推理(Inference)加速。 Figure1. TensorRT是一个...
只是TensorRT的入门门槛略微高一点点,劝退了一部分玩家。一部分原因是官方文档也不够详细(其实也挺细了,只不过看起来有些杂乱)、资料不够;另一部分可能是因为TensorRT比较底层,需要一点点C++和硬件方面的知识,相较学习Python难度更大一点。 不过吐槽归吐槽,TensorRT官方文档依旧是最权威最实用的查阅手册,另外TensorRT...
运行一个命令,使用 Percentile Quant 生成图像,并使用 demoDiffusion 测量延迟。在本节中,我们使用 INT8 作为示例,但 FP8 的工作流程大致相同。 python demo_txt2img_xl.py"enchanted winter forest with soft diffuse light on a snow-filled day"--version xl-1.0--onnx-dironnx...
快速运行demo代码python3 demo.py --config-file configs/wearmask/darknet53.yaml --input ./datasets/wearmask/images/val2017 --opts MODEL.WEIGHTS output/model_0009999.pth实例分割python demo.py --config-file configs/coco/sparseinst/sparse_inst_r50vd_giam_aug.yaml --video-input ~/Movies/Videos/...
在部署方面,OpenVIVO的开发也是相对比较简单的,提供了C、C++和python3种语言编程接口。它最大的优势呢,其实还是在Intel的不同硬件平台上进行部署的时候,移植会很方便。推理引擎对不同的硬件提供统一的接口,底层实现直接调用硬件指令集的加速库,应用程序开发人员不需要关心底层的硬件实现,即可在不同的硬件平台上加速...
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4.1.1. Creating a Network Definition in Python 4.1.1. 用Python创建一个网络定义 创建构建器Builder后,优化模型的第一步是创建网络定义: network = builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH)) 1. 为了使用 ONNX 解析器导入模型,需要EXPLICIT_BATCH标志。有关详细信息...