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
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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.
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2021-09-07 10:51:15
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框架介绍TensorRT的流程：输入是一个预先训练好的FP32的模型和网络，将模型通过parser等方式输入到TensorRT中，TensorRT可以生成一个Serialization，也就是说将输入串流到内存或文件中，形成一个优化好的engine，执行的时候可以调取它来执行推断（Inference）。只要理解框架的运作方式，就很容易利用官方给的samples和手册进行代码的魔改了。插件支持Plu
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2024-05-27 19:57:08
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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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什么是TensorRTTensorRT是由Nvidia推出的C++语言开发的高性能神经网络推理库，是一个用于生产部署的优化器和运行时引擎。其高性能计算能力依赖于Nvidia的图形处理单元。它专注于推理任务，与常用的神经网络学习框架形成互补，包括TensorFlow、Caffe、PyTorch、MXNet等。可以直接载入这些框架的已训练模型文件，也提供了API接口通过编程自行构建模型。&
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2024-04-25 14:07:01
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文章目录1、什么是TensorRT2、流程3、推荐方案3.1 视频作者的方案3.2 方案优缺点3.3 方案具体过程4、如何正确导出ONNX，并在C++中推理4.1 指定维度时不加int与加int4.1.1 指定维度时不加int4.1.2 指定维度时加int5、如何在C++中使用起来6、动态batch和动态宽高的处理方式6.1 动态batch的指定6.2 动态宽高的指定7、实现一个自定义插件参考：
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2024-08-31 19:49:36
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1、下载对应的版本 NVIDIA TensorRT 7.x Download NVIDIA TensorRT is a platform for high performance deep learning inference. TensorRT works across all NVIDIA GP
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2019-12-26 11:00:00
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1.cmake升级 cmake --version 3.10.0 1）卸载cmake sudo apt-get remove cmake 2）下载cmake源码 从https://cmake.org/download/下载cmake源码，如cmake-3.17.1.tar.gz 3）在cmake源码 ...
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2021-10-20 10:32:00
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解压安装包
version="6.0.1.8"os="Ubuntu-16.04"arch=$(uname -m)cuda="cuda-10.2"cudnn="cudnn7.6"tar xzvf TensorRT-${version}.${os}.${arch}-gnu.${cuda}.${cudnn}.tar.gz
解压得到TensorRT-6.0.1.8的文件夹，将里边的lib绝对路径添加到环
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2020-07-22 14:48:00
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TensorRT 是 NVIDIA 自家的高性能推理库，其列出了各资料入口，如下：本文基于当前
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2023-02-05 09:49:45
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题外话，有人会问，层融合有什么好处？好处是，每层都是由输入和输出的，这个输入输出在处理器上会表现为数据
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2024-08-02 09:50:47
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Recommenders with TensorRT 推荐系统用于向社交网络、媒体内容消费和电子商务平台的用户提供产品或媒体推荐。基于MLP的神经协作滤波器（NCF）推荐器使用一组完全连接或矩阵乘法层来生成推荐。 TensorRT推荐人示例的一些示例包括： Movie Recommendation
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2020-11-04 07:58:00
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本教程不适用于CUDA新手TensorRT简单介绍现在TRT出了dynamic shape，重新应用与语音领域，成功一半。（目前在腾讯）闭源部分就是官方提供的库，是TRT的核心部分；开源部分在github上，包含Parser（caffe， onnx）、sample和一些plugin。一、 如何选择TensorRT版本建议使用TensorRT6.0或者TensorRT7.1：(1)GA版本；（2）支持的cuda版本广泛TensorRT6.0支持的cuda版本广泛，cuda9.0,cuda10
原创
2021-07-11 15:44:00
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# 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
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logger的作用是用于记录和打印日志的工具, 跟之前一样是继承了nvinfer1::ILogger的, 这个里面是封装
原创
2024-08-02 16:15:23
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tensorrt
1. 问题1
/home/darknet/CM/profile/TensorRT-7.2.2.3/include/NvInferRuntime.h:665:12: error: overriding final function ‘virtual size_t nvinfer1::IPluginV2DynamicExt::getWorkspaceSize(int32_t)
原创
2021-09-06 17:29:22
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TensorRT 8.6 GATensorRT 8.6 EA
原创
2024-10-23 15:20:26
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TensorRT 8.5 GA Update 2TensorRT 8.5 GA Update 1 TensorRT 8.5 GA
原创
2024-10-23 15:20:58
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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
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TensorRT 8.4 GA Update 2TensorRT 8.4 GA Update 1TensorRT 8.4 GATensorRT 8.4 EA
原创
2024-10-23 15:19:45
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