前言都说Linux是最适合程序员使用的操作系统，这话还真不假。之前一直在云服务器上跑代码，近期接手了师兄的台式机（GTX 1050），虽然配置很渣，但想在本地玩玩看，于是乎先安装一波Tensorflow Object Detection API。之前云服上配置的时候十分顺利，可是到了windows下很容易进坑，这里简单整理下踩坑后的总结。目录大致的安装步骤其实差不多，只是在些细节上会遇到坑，在这些
# 使用Python查看TensorRT版本
TensorRT是英伟达（NVIDIA）公司推出的一个高性能深度学习推理引擎，能够将深度学习模型转换为高效的推理引擎，从而加速模型在生产环境中的推理速度。在使用TensorRT时，我们通常需要知道当前系统中安装的TensorRT版本，以确保所使用的功能和API都是正确匹配的。本文将介绍如何使用Python查看当前系统中安装的TensorRT版本。
原创
2024-05-02 03:54:15
540阅读
# TensorRT 版本查看：新手指南
在深度学习的领域，NVIDIA 的 TensorRT 是一款高性能的深度学习推理优化工具。作为一名刚刚入行的开发者，了解如何查看 TensorRT 的版本是非常重要的，因为这个信息可以帮助你确认安装的版本是否符合项目的需求。本文将指导你通过几个简单的步骤，在 Python 中查看 TensorRT 的版本。
## 整体流程
为了帮助你更直观地理解整个
TensorRT是可以在NVIDIA各种GPU硬件平台下运行的一个C++推理框架。我们利用Pytorch、TF或者其他框架训练好的模型，可以转化为TensorRT的格式，然后利用TensorRT推理引擎去运行我们这个模型，从而提升这个模型在英伟达GPU上运行的速度。速度提升的比例是比较可观的。 ————————————————0.根据我这边是踩坑实验结论1.在windows是使用tensorrt加
转载
2023-12-05 02:36:35
314阅读
# Python查看当前TensorRT版本
TensorRT是NVIDIA推出的用于高性能深度学习推断的库。它通过优化和加速深度学习模型的推理过程，提供了更快的推断速度和更低的延迟。在使用TensorRT之前，我们需要确认当前使用的是哪个版本的TensorRT。本文将介绍如何使用Python代码查看当前安装的TensorRT版本，并提供相应的代码示例。
## 准备工作
在开始之前，请确保已
原创
2023-11-17 09:58:31
2940阅读
注：原文适用于老版刷机工具，刷的是Ubuntu16.04。新的刷机工具sdkmanager刷的是Ubuntu18.04,安装方式大同小异，这里给出新版本的官方的安装指导。https://docs.nvidia.com/deeplearning/frameworks/install-tf-xavier/index.html原文：在Nvidia Jetson TX2上安装东西可真费劲啊，毕竟是ARM架
内容列表TensorFlow环境搭建TensorFlow入门介绍TensorFlow计算模型——计算图TensorFlow数据模型——张量TensorFlow运行模型——会话TensorFlow实现神经网络神经网络参数与TensorFlow变量前向传播的简化过程通过TensorFlow训练神经网络模型完整神经网络样例小结 TensorFlow环境搭建提前说明：我使用的TensorFl
1. TensorRT Plugin介绍Plugin 存在的意义：TRT支持的算子有限，实现不支持的算子；进行深度优化-合并算子，把简单的多个kernel合并成一个kernel。官网给的TRT支持的算子（比较少）：同时官方github也给出了很多plugin demo，大都跟计算机视觉和BERT模型相关。 TensorRT version 8.2TensorRT Plugin的工作流程：2. pl
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
# 使用TensorRT加速Python模型后反而变慢的深入分析
在深度学习加速的浪潮中，TensorRT作为NVIDIA推出的一款高性能推理引擎，受到越来越多开发者的关注。然而，有时你会发现通过TensorRT加速后，自己的模型反而变慢了，实在让人困惑。本文将详细解释如何实现这一过程，以及可能导致这种现象的原因，我们将一起分析每一步，并附上代码示例。
## 流程概述
在优化TensorRT
查看TensorRT版本： echo 参考 1. 查看jetpack的版本; 完
原创
2022-07-10 00:42:44
3813阅读
TensorRT 的版本 需要使用查看.dpkg -l | grep TensorRT
原创
2021-10-18 10:02:46
3844阅读
这俩天摸鱼玩耍有些多 (比平时多)，电脑 (另一台有双系统的) 忘了带着了… 我的环境和代码都在那台机子上呢… 彳亍口巴，windows 上新配置一个TensorRT环境咱就根据官方指南 TensorRT 8.4.1 来搞：https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/install-guide/index.html有一句：Starting in Te
转载
2024-04-11 22:27:06
219阅读
文章目录准备数据训练参数创建模型模型优化保存模型学习率早期停止样本数量训练模型入口逻辑网络网络Darknet特征图**13x13检测图****26x26检测图****52x52检测图**真值fit_generator数据生成器图片和标注框真值y_trueLoss损失层参数预测数据损失函数预测**检测函数**YOLO参数输出封装YOLO评估检测方法补充1. IoU2. 冻结网络层3. compos
# 使用Python TensorRT进行深度学习推理加速
深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域有着广泛的应用，但是深度学习模型的计算量通常较大，导致在实际应用中的推理速度较慢。为了提高深度学习模型的推理速度，NVIDIA推出了基于CUDA的深度学习推理加速库TensorRT。本文将介绍如何使用Python TensorRT进行深度学习推理加速。
## 什么是TensorRT
Tenso
原创
2024-06-12 06:45:40
31阅读
（一）TensorRT介绍： Tensor是一个有助于在NVIDIA图形处理单元（GPU）上高性能推理c++库，专门致力于在GPU上快速有效地进行网络推理。TensorRT可以对网络进行压缩、优化以及运行时部署，并且没有框架的开销。改善网络的延迟、吞吐量以及效率。TensorRT通常是异步使用的，因此，当输入数据到达时，程序调用带有输入缓冲区和TensorRT放置结果的缓冲区的enqueue函数。
转载
2024-05-30 09:47:57
598阅读
我选择tensorFlow作为我学习的第一个神经网络框架，恰巧最近Tensorflow支持了windows,所以让我的学习变得更加便捷。一、TensorFlow的运行流程TensorFlow运行流程分为两步，分别是构造模型和训练。在构造阶段，我们需要去构建一个图（Graph）来描述我们的模型，然后在session中启动它。所谓图，可以理解为流程图，就是将数据的输入输出的过程表示出来但是此时是不
这是一个简单的教程，帮助您在本地使用Docker进行Spring Boot项目的开发。实际的开发流程可能因项目的复杂性和需求而有所不同本地docker开发springboot 项目且到本地更新代码 docker 容器中实时更新要实现本地更新代码后Docker容器中实时更新，您可以通过将本地代码目录挂载到Docker容器中，并使用Spring Boot的热部署功能来实现。这样，当您在本地修改代码时，
转载
2024-09-25 10:32:30
24阅读
tensorrt_cn_mirror仓库目前汇总如下：TensorRT-10.11.0.33.Linux.x86_64-gnu.cuda-12.9.tar=>TensorRT 10.11 GA for Linux x86_64 and CUDA 12.0 to 12.9 TAR PackageTensorRT-10.11.0.33.Linux.x86_64-gnu.cuda-11.8.tar
TensorRT-10.0.1.6.Linux.x86_64-gnu.cuda-11.8.tar.gz=>TensorRT 10.0 GA for Linux x86_64 and CUDA 11.0 to 11.8 TAR Package无。
