2023-9-27 增加 TensorRT8.5.3的中文翻译文档,使用Chat-GPT翻译+精校,chapter1-2 建议看最新视频版本!列表如下 《TensorRT Tutorial(一)如何选择TensorRT版本》 《TensorRT Tutorial(二)编译 TensorRT 的开源源码》 《TensorRT Tutorial(3.1)讲解 TensorRT 文档-基本使用》 ...
TensorRT原名GIE。GIE又名TensorRT 1.0,TensorRT 2.0正式改名。 TensorRT 2.0非常大的改动点是支持INT8类型(TensorRT 1.0支持FP16)。使用TensorRT 2.0的硬件要求:Tesla P4, Tesla P40, GeForce TitanX Pascal, GeForce GTX 1080, DRIVE PX 2 dGPU 软件要求:CUDA 8.0...
caffe model to tensorrt voidcaffeToTRTModel(conststd::string& deployFilepath,// Path of Caffe prototxt fileconststd::string& modelFilepath,// Path of Caffe model fileconststd::vector<std::string>& outputs,// Names of network outputsunsignedintmaxBatchSize,// Note: Must be at least as lar...
TensorRTInferenceServerTutorial.zip水性**hy 上传541.14 KB 文件格式 zip 【系统公告】2024/02/14 23:16 openai官方api出现故障,站长正在紧急修复中,预计一小时左右修复, 各位稍安勿躁今晚休息休息吧, 本站最新地址 https://chat18.aichatos.xyz 请在浏览器收藏即可永久打开,打开新会话即可查看最新地址 ...
TensorRT Inference Server Tutorial是一个用于深度学习部署的教程,它提供了一个服务侧的深度学习部署案例。这个案例包括以下步骤: 1. 安装TensorRT Inference Server和TensorFlow Lite Runtime。 2. 创建一个TensorFlow Lite模型,例如MNIST手写识别模型。 3. 使用TensorFlow Lite Runtime将模型转换为TensorRT模型。 4. ...
Part 1: install and configure tensorrt 4 on ubuntu 16.04 Part 2: tensorrt fp32 fp16 tutorial Part 3: tensorrt int8 tutorial Code Example include headers #include<assert.h>#include<sys/stat.h>#include#include<iostream>#include<fstream>#include<sstream>#include<iomanip>#include<cmath>#include...
tutorial 1.0framework 2.0CenterNet_from_torch_trt AboutCode.zh-cn.md README.zh-cn.md YoloTRT_speed.xlsx ali-qr.jpg wechat-qr.jpg windows workspace .gitignore CMakeLists.txt LICENSE Makefile README.mdBreadcrumbs tensorRT_Pro /tutorial / README.zh-cn.md Latest...
This project provides a detailed tutorial for how to use yolov7 in ROS based on the acceleration of tensorrt. - liyih/yolov7_tensorrt_ros
Part 1: install and configure tensorrt 4 on ubuntu 16.04 Part 2: tensorrt fp32 fp16 tutorial Part 3: tensorrt int8 tutorial Code Example include headers #include<assert.h>#include<sys/stat.h>#include#include<iostream>#include<fstream>#include<sstream>#include<iomanip>#include<cmath>#include...
visit https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/support-matrix/index.html#hardware-precision-matrix and check the matrix. For example, compute capability 6.1 supports FP32 and INT8. 7.5 supports FP32, FP16, INT8, FP16 tensor core, etc. 0 comments on commit 981a7df Please sign in ...