## PyTorch模型部署到TensorRT的完整教程
在深度学习领域，模型的高效部署是非常重要的一步，特别是在需要高性能推理时。TensorRT是NVIDIA提供的一款高性能深度学习推理优化工具，能够帮助我们从PyTorch模型中获得更快的推理速度。在本教程中，我将逐步指导你完成从PyTorch模型到TensorRT部署的整个流程。
### 整体流程
首先，我们需要明确整个流程的步骤。以
原创
2024-10-02 06:38:07
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目录 前言代码分析Main入口网络构建（build）阶段网络推理(infer) 阶段释放资源前言TensorRT 的”hello world“ 程序sampleMNIST是众多TensorRT初学者很好的起点，本文旨在详细分析sampleMNIST的代码，从实践出发帮助理解TensorRT的相关概念、与cuda的关系、以及核心API的使用。 代码分析samp
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2024-01-14 15:00:50
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目录一、编译安装1. 下载 Linux 内核源码和对应版本的 preempt_rt 补丁源码2. 解压及安装依赖项2.1 安装依赖2.2 解压缩文件并打补丁3. 自定义部分编译配置3.1 生成相关的内核配置文件3.2 修改调整内核的一些配置项4. 编译内核5. 修改启动项二、实时性测试实时Linux内核常见的有 PREEMPT_RT 和 Xenomai，其中 PREEMPT_RT 是将Linux内
我在是在多线程中出现了这
原创
2022-08-11 10:25:56
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卷积神经网络import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers,Sequential,losses,optimizers,datasets1.卷积层的实现在 TensorFlow 中，既可以通过自定义权值的底层实现方式搭建神经网络，也可以直接调用现成的卷积层类的高层方式快速
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2023-11-19 08:57:28
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作者：曾芃壹 文章目录Tensor基本创建方法Tensor快速创建方法常用数学操作线性代数运算连接和切片变形CUDA加速自动微分基本原理向前传播反向传播非标量输出 TensorTensor,中文为张量，是pytorch中最基本的数据类型#导入torch包
import torch基本创建方法#torch.Tensor()传入参数构造矩阵
x=torch.Tensor(2,4)
print(x)
p
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2023-10-20 20:44:27
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RT-Thread Ubuntu 编译环境的搭建流程
原创
2023-03-06 15:57:34
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Tensor2Tensor手把手使用教程1. 模型介绍2. 一些前期操作2.1 安装依赖包2.2 创建相关文件夹3 数据准备3.1 自己造数据3.2 定义自己的问题3.3 生成数据4. 模型训练5. deocde 1. 模型介绍Tensor2Tensor是谷歌基于TensorFlow开发的一个非常好用的深度学习库，该深度学习库包含了很多方面的功能，适用于很多模型，包括图片分类、图片生成、问答系统
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2024-04-12 11:40:43
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Torch中的唯一的数据结构就是Tensor了，而该结构简洁而且强大，非常适合进行矩阵类的数值计算，它是Torch中最最重要的类了。这个Tensor其实就是个多维矩阵，支持矩阵的各种操作。这里需要特别强调的是，lua中的数组（其实是table）下标是从1开始的，因此Tensor对象的下标也是从1开始
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2016-12-08 18:11:00
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初始化 tensor相关信息 改变tensor里的元素 tensor的提取 总说：select是直接提取某一维；narrow是取出某一维并进行裁剪； sub就是取出一块，是对取出的所有维进行裁剪。 语法： select(dim, index)； narrow(dim, index, num); su
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2016-12-28 20:49:00
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pytorch 和tensorflow 中最重要的概念就是tensor了，tensorflow 这个框架的名字中很直白，就是tensor的流动，所以学习深度学习的第一课就是得搞懂tensor到底是个什么东西。 1.tensor到底是啥tensor 即“张量”。实际上跟numpy数组、向量、矩阵的格式基本一样。但是是专门针对GPU来设计的，可以运行在GPU上来加快计算效率。在PyTorch
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2023-07-09 19:28:13
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## 实现 "Paddle Tensor 和 PyTorch Tensor" 的流程
### 1. 安装相应的库
在开始之前，我们需要先安装 `paddlepaddle` 和 `torch` 两个库，用于实现 Paddle Tensor 和 PyTorch Tensor。可以使用以下命令进行安装：
```bash
pip install paddlepaddle
pip install to
原创
2024-01-24 12:10:24
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一、补充知识：1. Tensor和tensor的区别： 在PyTorch中，Tensor和tensor都能用于生成新的张量：>>>import numpy as np
>>> a=torch.Tensor([1,2])
>>> a
tensor([1., 2.])
>>> a=torch.tensor([1,2])
>&
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2023-10-28 14:04:00
251阅读
RT-Thread Smart Ubuntu 20.04.4 编译环境的搭建
原创
2023-03-06 16:07:40
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TCP RTT 测不准饱受诟病：接收端可能开启 Delayed ACK ，Delay 延时不确定。接收端可能开启 LRO/GRO ，Merge 延时不确定。重传时无法区分原始数据包和重传数据包。第三点还成了 QUIC 的反面教材。果真如此？别人怎么教你，你就怎么记笔记，但凡跟笔记对不上的就是错的？今晚，我来演示一种精确测量 RTT 的方法，你的笔记上肯定没有，但可以加上去。这种方法的有趣之处恰哈因
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2024-03-02 09:25:33
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Tensor的基本使用1.基本概念标量：就是一个数，是0维的，只有大小，没有方向向量：是1*n的一列数，是1维的，有大小，也有方向张量：是n*n的一堆数，是2维的，n个向量合并而成2.a.size(),a.shape(),a.numel(),a.dim()的区别a.size()：输出a的某一维度中元素的个数，若未指定维度，则计算所有元素的个数a.shape()：输出a数组各维度的长度信息,返回是元
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2024-06-25 13:59:18
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【Pytorch学习笔记】Day01 - Pytorch的基本操作 文章目录【Pytorch学习笔记】Day01 - Pytorch的基本操作一、创建Tensor二、数据操作2.1 算术操作2.2 索引2.3 改变形状2.4 Tensor、NumPy 和 标量 的 互通2.5 线性代数相关函数三、Tensor的广播机制四、运算的内存开销五、Tensor在CPU和GPU之间相互移动 一、创建Tens
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2023-09-03 18:11:20
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本章中分析tf的核心概念在内核中的实现。Tensor(张量)Tensor是tf对数据的抽象，具有一定的维度、数据类型和数据内容。 图1：TF_Tensor
图1是C API中对Tensor的封装，Tensor的纬度、数据类型、数据内容都有对应的成员表示。数据内容存放在TensorBuffer中，这个类支持引用计数，在引用数为0的时候则自动释放内存。以上是接口层对Tensor的封装，比较简单
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2023-12-07 08:53:13
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PyTorch教程【五】TensorBoard的使用
一、安装TensorBoard1、进入Anaconda Prompt，激活环境conda activate pytorch(或直接在PyCharm中打开Terminal终端)2、输入命令pip install tensorboard3、安装成功二、代码示例from torch.utils.tensor
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2023-07-24 18:21:35
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模型的保存和加载都在系列化的模块下先看保存的更详细的可以参考这里https://pytorch.org/docs/stable/notes/serialization.html#preserve-storage-sharing torch.save()并torch.load()让您轻松保存和加载张量：最简单的就是t = torch.tensor([1., 2.])
torch.save(t, 't
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2023-10-11 06:23:50
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