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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
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2024-04-11 22:27:06
219阅读
# 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。
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2024-05-30 09:47:57
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文章目录前言 必读！一、依赖1.更新显卡驱动2.检查cuda和cuDNN二、安装CUDA1.下载2.安装三、安装cuDNN1.下载并解压2.复制3. 添加环境变量4.下载cuDNN需要的库四、安装tensorRT1.下载TensorRT2.解压3.添加环境变量4.安装库(1)激活环境(2) 安装5.测试附1：安装pycuda1.直接pip安装2.手动安装（推荐）3. 测试附2：加速yolov5
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2023-12-16 20:33:45
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关键词: python c 混合编程简介首先应该明确，tensorrt是c写的，而且是没有开源的。同时其提供的sample中有c++的和python的。这里我们解析一下tensorrt python的使用解析，为什么能调c的部分。1. c使用的动态库下载tensorrt ，解压之后在lib文件夹下有所有c/c++使用的动态库。可以将路径加入到环境变量：$LD_LIBRARY_PATH。Linux系统就可以发现这些动态库了。在c/c++使用的时候，只需要相关的头文件和这些动态库就ok了，然后按.
原创
2021-09-07 10:51:15
1834阅读
推理代码：// tensorRT include
#include <NvInfer.h>
#include <NvInferRuntime.h>
// cuda include
#include <cuda_runtime.h>
// system include
#include <stdio.h>
#include <ma
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2023-12-23 23:05:23
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使用TensorRT Python API搭建yolov5网络网络总览创建网络定义对象BackboneFocusCBLCSPNeckPANetHead附录参考 网络总览 图1 YOLOv5s网络
注意： 本文以yolov5s-v5.0网络为基础，上图是yolov5s网络总体结构，仅作参考，实际结构以代码为准，存在少量差异。如何使用Python构建TensorRT引擎的过程可以参考使用Py
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2023-11-20 14:35:23
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文章目录0. 概要1. 入门2. 下载3.安装3.1 tar安装 参考 安装教程请直接转到3.1 tar安装0. 概要 NVIDIA TensorRT 的核心是一个C++库，有助于对 NVIDIA 图形处理单元 （GPU） 进行高性能推理。TensorRT 采用经过训练的网络，该网络由网络定义和一组经过训练的参数组成，并生成高度优化的运行时引擎，为该网络执行推理。 TensorRT通过C++和
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2024-07-25 12:17:38
58阅读
执行推理的步骤：推理就是指用tensorRT在gpu上去推理构建好的模型（engine），直接看代码注释就好，非常详细。engine的编译生成参见：tensorRT是怎么构建和编译一个模型的代码中的bindings是tensorRT对输入输出张量的描述，bindings可以认为是个数组，bindings=input-tensor+output-tensor，比如input有a，output有b，c
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2024-07-30 13:52:58
156阅读
# 使用 Python 调用 TensorRT 的完整流程
作为一名刚入行的开发者，学习如何使用 TensorRT 进行深度学习推理是一项重要技能。在这篇文章中，我们将介绍如何在 Python 中调用 TensorRT，帮助你快速上手。为了便于理解，我们将步骤以表格的形式展示，然后逐步深入每一环节。
## 流程概述
以下是使用 Python 调用 TensorRT 的基本流程：
| 步骤
# 如何实现Python TensorRT量化
## 简介
在深度学习模型部署到嵌入式设备时，通常需要对模型进行量化，以减小模型的体积和加速推理速度。TensorRT 是 NVIDIA 提供的用于深度学习推理的高性能库，可以帮助我们进行模型优化和加速。本文将介绍如何使用 Python 结合 TensorRT 进行模型量化。
## 实现流程
首先，我们来看一下整个实现流程，可以用一个表格来展示：
原创
2024-04-29 07:12:29
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# Python调用TensorRT
TensorRT是英伟达推出的用于深度学习推理加速的库，可以在GPU上高效地执行深度学习模型。Python是一种流行的编程语言，许多深度学习工程师喜欢使用Python来开发和部署深度学习模型。本文将介绍如何在Python中调用TensorRT来优化和加速深度学习推理任务。
## TensorRT的安装
首先，我们需要安装TensorRT库。可以通过NVI
原创
2024-06-09 03:51:34
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目录一、win10下创建yolov8环境二、推理图像、视频、摄像头2.1 推理图片2.2 推理视频2.3 推理摄像头三、训练3.1 快速训练coco128数据集3.2 预测四、导出onnx 五、yolov8的tensorrt部署加速附录：一、win10下创建yolov8环境# 注：python其他版本在win10下，可能有坑，我已经替你踩坑了，这里python3.9亲测有效
1，七层网络协议应表会传网数物：应用层、表示层、会话层： （这三层又可以合并为应用层，这样就是五层网络协议【osi五层协议】） python '你好'.encoding('utf-8')传输层： 预备如何传输、使用的端口 （port，tcp，udp）； 四层路由器、四层交换机网络层： ip（ipv4 ipv6）； 路由器、三层交换机数据链路层： mac(mac, arp协
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
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2023-12-05 02:36:35
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TensorRT是由NVIDIA开发的高性能推理引擎，用于在深度学习模型上进行推理加速。它可以将训练好的深度学习模型转换为高度优化的推理引擎，提供低延迟和高吞吐量的推理能力。TensorRT支持多种深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch和ONNX等。
在使用TensorRT时，我们通常需要安装TensorRT的Python包。为了方便使用，NVIDIA提供了预编译的TensorRT
原创
2023-08-16 07:29:40
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tensorboard --logdir runs 改为 tensorboard --logdir=D:\model\tensorboard\runs重点 在网上看了很多方法后发现将原本链接中的计算机名改为localhost，即http://localhost:6006/后能成功解决该问题，显示结果tensorboard --logdir=D:\model\tensorboard\run
cd /home/oem/TensorRT-8/pythonpip install tensorrt-8.0.1.6-cp38-none-linux_x86_64.whl
原创
2023-01-13 00:57:15
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一、前期准备工作安装Visual Studio 2019或者Visual Studio 2022、Nvidia驱动 安装cuda，cudnn、opencv、tensorrt并进行相应的环境配置，这里不做配置教程二、属性表的创建制作属性表的3个步骤：1. 拷贝include路径2. 拷贝lib路径，外加设置dll到系统环境变量3. 拷贝lib文件名称打开 VS 2019，创建新项目 Yolov8_T
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2024-09-26 18:09:55
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