文章目录1. 安装2. 数据的操作2.1 创建Tensor2.2 Tensor运算2.3 改变 Tensor 形状2.4 Tensor与其他类型的转换2.5 Tensor的CPU,GPU切换 笔记的代码全部是基于Pytorch的，同Tensorflow一样，也是著名的开源深度学习框架（炼丹的优质丹炉），来源于Facebook。个人感觉最近的一
转载
2024-05-09 23:17:33
478阅读
在机器学习领域，PyTorch 和 TensorRT 的结合为模型的推理性能提升提供了巨大的便利。然而，由于版本兼容性的问题，很多开发者在使用 PyTorch TensorRT 时遇到了各种困难。特别是在 2023 年，随着 PyTorch 的更新以及 TensorRT 的新版本发布，相关的兼容性问题变得愈发明显。接下来，我将记录我在解决“PyTorch TensorRT 版本”问题过程中的一些经
# PyTorch和TensorRT版本问题解析
## 引言
在深度学习领域，PyTorch和TensorRT是两个非常流行的工具。PyTorch是一个基于Python的深度学习框架，而TensorRT是英伟达推出的针对深度学习推理加速的库。然而，由于这两个工具的版本更新频繁，有时候会导致在使用中出现兼容性问题。本文将介绍PyTorch和TensorRT版本问题，并提供解决方案。
## 版本
原创
2024-05-19 05:14:44
603阅读
Spark支持两个类型（算子）操作：Transformation和ActionTransformation主要做的是就是将一个已有的RDD生成另外一个RDD。Transformation具有lazy特性(延迟加载)。Transformation算子的代码不会真正被执行。只有当我们的程序里面遇到一个action算子的时候，代码才会真正的被执行。这种设计让Spark更加有效率地运行。常用的Transf
转载
2024-06-09 00:56:42
43阅读
文章目录背景准备工作简单案例Pytorch->ONNXONNX->TensorRT复杂案例编译自定义算子并运行demo转换为onnx准备步骤转换代码异常解析自定义算子转换为Tensorrt转换脚本异常解析之topK修改pytorch源码修改tensorrt源码重新转换异常解析之NonZero自定义算子NMS加入自定义torch层修改torch调用修改TensorRT源码自定义算子Ro
转载
2024-05-23 16:00:29
99阅读
Pytorch官方指南（三） 翻译版本torch.as_tensortorch.zerostorch.linspacetorch.eyetorch.empty torch.as_tensor参数：data，Tensor的初始数据。可以是list、tuple、NumPy ndarray、scalar和其他类型。dtype，（可选）返回的张量的所需数据类型。默认值：从输入数据推断的类型。device，
转载
2024-04-15 15:14:46
57阅读
上一篇博文介绍了win10 tensorrtx lenet使用方法，这里介绍Windows10下yolov5的TensorRT使用方法，官方的CmakeList默认是在linux环境下使用，我参考官方说明，修改了CmakeList，使其可以在windows10下快速构建TensorRT的MSVC工程，用于pytorch版yolov5的pt模型测试。1 环境硬件： CPU：Intel®Core™i5
1.Transformations 转换算子概念： Transformations类算子是一类算子（函数）叫做转换算子，如map,flatMap,reduceByKey等。Transformations算子是延迟执行，也叫懒加载执行。Transformation类算子：算子释义filter过滤符合条件的记录数，true保留，false过滤掉。map将一个RDD中的每个数据项，通过map中的函数映射
转载
2024-09-21 12:42:51
43阅读
1 TensorRT简介TensorRT的核心是一个c++库，它促进了对NVIDIA图形处理单元(gpu)的高性能计算。它与TensorFlow，Pytorch等框架相辅相成。他可以快速高效的运行一个已经训练好的神经网络，并生成结果。它包括用于从Caffe、ONNX或TensorFlow导入现有模型的解析器，以及用于以编程方式构建模型的c++和Python api。TensorRT在所有支持的平台
转载
2023-08-22 19:13:21
138阅读
现有的网络上，主流的Mask RCNN主要有两个，一个是matterport的Keras版本https://github.com/matterport/Mask_RCNN，有13.5K的star，一个是facebookresearch的PyTorch版本6.2K的star，链接如下https://github.com/facebo
转载
2023-08-08 14:38:02
109阅读
# Pytorch版本和CUDA版本关系科普
在深度学习领域中，Pytorch是一种非常流行的深度学习框架，而CUDA则是NVIDIA推出的并行计算平台。Pytorch可以利用CUDA来加速计算，提高训练模型的速度和效率。因此，了解Pytorch版本和CUDA版本之间的关系对于深度学习开发者来说是非常重要的。
## Pytorch版本和CUDA版本的对应关系
Pytorch版本和CUDA版本
原创
2024-05-26 06:27:53
2377阅读
# PyTorch版本与Anaconda版本关系科普
## 引言
在深度学习的教育和研究中，PyTorch是一个被广泛使用的开源库，而Anaconda则是一个流行的Python发行版，旨在简化包管理和环境管理。理解它们的版本关系，对于充分利用这两个工具是至关重要的。本文将探讨PyTorch的安装和Anaconda的包管理，并通过代码示例和图示（类图和序列图）来帮助理解。
## PyTorch
原创
2024-10-28 04:07:23
397阅读
# PyTorch版本和Python版本关系
## 1. 流程概述
在本文中，我将指导你如何确定PyTorch版本与Python版本之间的对应关系。这是一个很重要的知识点，因为不同的PyTorch版本可能需要搭配不同的Python版本来运行。我们将通过以下步骤来完成这个任务：
1. 确定PyTorch版本
2. 查看PyTorch官方文档
3. 确定对应的Python版本
## 2. 具体步
原创
2024-05-02 05:15:22
217阅读
autograd:自动求导PyTorch中所有神经网络的核心是autograd包。让我们先简单地看一下，然后我们来训练我们的第一个神经网络。autograd包为张量上的所有操作提供自动微分。它是一个按运行定义的框架，这意味着反向传播是由代码的运行方式定义的，并且每个迭代都是不同的。 神经网络的依赖于autograd去定义模型以及对这些模型求导。一个nn.Module包含了神经层和一个带有深入返回输
转载
2024-09-21 13:11:09
51阅读
一、整体流程概览使用pytorch训练模型，生成*.pth文件将*.pth转换成onnx模型在tensorrt中加载onnx模型，并转换成trt的object在trt中使用第三步转换的object进行推理二、pth转换成onnx转换的具体步骤请参考我之前的文章<使用NCNN在移动端部署深度学习模型>
需要特别说明的地方在于关于onnx支持的操作算子问题，目前onnx的最新版本已经基本支
转载
2023-12-28 07:00:38
87阅读
默认前置条件已安装驱动、CUDA、cudnn、pytorch。这里以ubuntu20.04，驱动470，CUDA11.1.1，cudnn8.1.1，pytorch1.12，tensorrt7.2.3.4为例。简介tensorrt主要用于优化模型推理速度，是硬件相关的。主要有两种将torch转化为tensorrt的方式：1. github路线：首先保存模型的.pth权重文件，然后将其转化为.wts文
转载
2024-01-27 13:26:40
183阅读
0. 目录 文章目录0. 目录更新 2020.05更新2020.061. 对 resnest 网络进行加速2. 主要内容2.1 准备阶段2.2 主要代码 更新 2020.05onnx将模型转为trt或者其他inference是一种比较通用的方式，博主测试过程中发现，onnx转换出来的模型会稍慢与纯trt api 写出来的模型，nvidia官方也有说到过onnx存在效率非最优以及微小数值差异的问题。
转载
2023-12-30 15:02:15
77阅读
文章目录Eager执行AutoGraph性能优化：tf.function模型构建：tf.keras模型训练结语参考文献 TensorFlow虽是深度学习领域最广泛使用的框架，但是对比PyTorch这一动态图框架，采用静态图（Graph模式）的TensorFlow确实是难用。好在最近TensorFlow支持了eager模式，对标PyTorch的动态执行机制。更进一步地，Google在最近推出了全新
转载
2024-02-03 04:55:51
370阅读
序言最近在摸索pytorch转tensorRT部署，看了很多示例代码，把步骤总结了一下。各种模型转换都大同小异，有所收获，记录一下。一、转换流程pytorch转tensorRT步骤：使用pytorch训练得到pt文件；将pt文件转换为onnx中间件；使用onnxsim.simplify对转换后的onnx进行简化；解析onnx文件构建trt推理引擎；加载引擎执行推理，为引擎输入、输出、模型分配空间；将待推理的数据（预处理后的img数据）赋值给inputs（引擎输入）;执行推理，拿到out
原创
2021-11-18 16:53:36
1601阅读
