©作者 | 机器之心编辑部在机器学习领域，大家可能对 TensorFlow 和 PyTorch 已经耳熟能详，但除了这两个框架，一些新生力量也不容小觑，它就是谷歌推出的 JAX。很对研究者对其寄予厚望，希望它可以取代 TensorFlow 等众多机器学习框架。JAX 最初由谷歌大脑团队的 Matt Johnson、Roy Frostig、Dougal Maclaurin 和 C
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
# 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
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作者丨伯恩legacy一.简介TensorRT是Nvidia公司出的能加速模型推理的框架，其实就是让你训练的模型在测试阶段的速度加快，比如你的模型测试一张图片的速度是50ms，那么用tensorRT加速的话，可能只需要10ms。当然具体能加速多少也不能保证，反正确实速度能提升不少。但是TensorRT坑爹的地方在于，有些模型操作是不支持的、又或者就算支持但是支持并不完善，对于这些难题，要么自己写插
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2023-09-22 10:29:06
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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
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
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2024-09-21 12:42:51
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参考目录：1 池化层1.1 最大池化层1.2 平均池化层1.3 全局最大池化层1.4 全局平均池化层2 Normalization2.1 BN2.2 LN 1 池化层 和卷积层相对应，每一种池化层都有1D,2D,3D三种类型，这里主要介绍2D处理图像的一个操作。1D和3D可以合理的类推。1.1 最大池化层tf.keras.layers.MaxPooling2D(
pool_size=(2,
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2023-09-06 20:52:56
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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
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2023-08-22 19:13:21
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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
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2023-08-08 14:38:02
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目录前言TensorRT简介和安装Pytorch模型转TensorRT实验 前言模型推理加速是调参师们都不得不面对的任务，加速一个模型有这么几个方向：使用混合精度，模型剪枝压缩，FPGA/ASIC硬件加速等。大部分加速方法，都需要大动干戈。而木盏直接推荐你两个简单实用的加速方法：1. 半精度(单精度)； 2. TensorRT; 这两种方法的加速效果可以叠加。TensorRT简介和安装T
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2023-08-11 15:54:33
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从零开始用 PyTorch 实现 YOLO (v3) 是什么体验（二）代码基于 Python 3.5, 和 PyTorch 0.4. 代码发布在 Github repo 上。本体验分为5个部分：第1部分：理解 YOLO 的原理第2部分（本文）：创建网络结构第3部分：实现网络的前向传递第4部分：目标分阈值和非极大值抑制第5部分：博主有话说开始首先创建一个存放检测器代码的文件夹，然后再创建 Pytho
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2024-06-07 23:24:02
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Pytorch采用AlexNet实现猫狗数据集分类（训练与预测）介绍AlexNet网络模型猫狗数据集AlexNet网络训练训练全代码预测预测图片 介绍AlexNet模型是CNN网络中经典的网络模型，适合初学者学习，本文对AlexNet结构参数初步说明，详细可以下载论文。通过AlexNet对Kaggle的猫狗数据集进行训练和预测，相关资料为搜集总结。AlexNet网络模型 如图是2012年Alex
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2024-09-25 10:29:42
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在工业级深度学习实践领域中，我们经常能听到一种说法——模型部署是打通AI应用的最后一公里！想要走通这一公里，就好比打赢得一场焦灼篮球赛，困难重重，相信广大开发者们对此一定深有体会。部署环境复杂多样，比如硬件适配状态、操作系统兼容性、对编程语言的支持等诸多挑战，都宛如一个个勇猛的对手横亘在面前。想要赢得比赛，咱们自己也要多拿分才行。确保环境适配仅是第一步，如何在部署后展示出犀利的性能，实现工业级的高
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
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2024-09-21 13:11:09
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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。
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2023-12-30 15:02:15
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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
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2024-01-27 13:26:40
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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
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2023-12-28 07:00:38
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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
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# PyTorch转换TensorRT：高效推理的利器
随着深度学习的发展，模型的规模越来越大，推理速度变得愈加重要。TensorRT是NVIDIA推出的一款高性能推理优化工具，能够显著提高推理速度，尤其是在GPU上运行时。本文将会详细介绍如何将PyTorch模型转换为TensorRT模型，并用代码示例帮你快速入门。
## 1. 什么是TensorRT？
TensorRT是NVIDIA深度学
原创
2024-10-25 03:39:57
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前言 本文介绍一个Pytorch模型的静态分析器 PyTea，它不需要运行代码，即可在几秒钟之内扫描分析出模型中的张量形状错误。文末附使用方法。张量形状不匹配是深度神经网络机器学习过程中会出现的重要错误之一。由于神经网络训练成本较高且耗时，在执行代码之前运行静态分析，要比执行然后发现错误快上很多。由于静态分析是在不运行代码的前提下进行的，因此可以帮助软件开发人员、质量保证人员查找代码中存
