本次使用的window环境是win 11,windows环境安装cuda(cuda版本为11.6.2)和cudnn(cudnn版本为8.8.0其实应该下载8.9.0,tensorrt 8.6.1对应的cudnn版本是8.9.0,如下图),anconda的安装就不用介绍了,如果不会安装,可以参考这篇文章 在这里插入图片描述 1 安装tensorrt 1.1 下载最新的稳定
cudNNdeveloper.nvidia.com/rdp/cudnn-archive Open CUDA installer & install it, you will see the folder in your system disk: 打开下载好的CUDA安装程序,安装后它应该在系统盘的以下位置: Unzip the TensorRT zip file and use "cmd" window to install the following(like: pip install xxx.whl): ...
以CUDA 版本是 10.2 为例,选择适配 CUDA 10.2 的zip 包,下载完成后,有 conda 虚拟环境的用户可以优先切换到虚拟环境中,然后在 powershell 中执行类似如下的命令安装并测试: cd \the\path\of\tensorrt\zip\fileExpand-Archive TensorRT-8.2.5.1.Windows10.x86...
window下python调用tensorrt推理yolov5的dll,速度可达到9ms 3623 -- 1:07 App Ultralytics YOLO11发布,速度和精度和其他版本比对 543 -- 2:37 App EasyAI多任务多算法服务器版,支视频文件/网络流/图片识别,14种算法,gpu自动分配,硬编码推流,报警http发送,全部线程和模块化管理,防卡流保流畅 353 -- 3:13...
将lib文件夹下面的dll(如下图所示,)都拷贝到cuda文件夹下的bin目录下,我是默认安装了cuda9.0,所以我的cuda下的bin目录的路径是:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin。 然后这就安装成功了,为了验证你有没有成功,请使用VSCode 2015/2017打开sample_mnist.sln...
max_attention_window_size=max_attention_window_size, sink_token_length=sink_token_length, max_tokens_in_paged_kv_cache=args.max_tokens_in_paged_kv_cache, kv_cache_enable_block_reuse=args.kv_cache_enable_block_reuse, # 是否用prefix caching ...
cv2.waitKey(1)print("time->{:.2f}ms",t)ifcv2.waitKey(1) &0XFF==ord('q'):# 1 millisecondbreakiftime.time()-st>0:print("===fps",1/(time.time()-st))finally:# destroy the instancecap.release()#释放资源cv2.destroyAllWindows()#destroyWindow()或destroyAllWindows()来关闭窗口并取消...
说明window10与ubuntu是2个独立设备(电脑),读图主要是CPU处理代码,后期可改成CUDA处理提速。 五.验证 ①.使用python将onnx转为engine引擎,使用C++调用验证。 结论:windows系统 可行! 很令人兴奋,意味着使用python转换为engine,将可以使用C++调用,无需再使用C++创建engine。
pool1 = network.add_pooling(input=conv1.get_output(0), type=trt.PoolingType.MAX, window_size=(2, 2)) pool1.stride = (2, 2) 添加下一对卷积和池化层: conv2_w = weights['conv2.weight'].numpy() conv2_b = weights['conv2.bias'].numpy() ...
Cv2.NamedWindow("result",WindowFlags.KeepRatio); Cv2.ImShow("result", re_image1); Cv2.WaitKey(0); } private void button2_Click(object sender, EventArgs e) { TensorRtSharp.Custom.Nvinfer.OnnxToEngine(@"yolov8s-seg.onnx",1024);