TensorRT 简介TensorRT 是 英伟达公司 根据自己的 硬件设备 面向 AI工作者 推出的 一种 模型部署方案；同时 可以对网络进行 压缩、优化，它通过 combines layers、kernel 优化选择，以及根据指定精度执行归一化和转换成最优的 matrix math 方法，改善网络延迟、吞吐量和效率，实现模型加速，官方称 可以达到 6倍以上；它支持 多种 深度学习 框架，如 t
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2024-05-01 23:18:59
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作者 | 派派星 编辑 | CVHub导读TensorRT 是可以在 NVIDIA 各种 GPU 硬件平台下运行的一个模型推理框架，支持 C++ 和 Python 推理。利用 Pytorch、Tensorflow 或者其它框架训练好的模型，可以转化为 TensorRT 的格式，然后利用 TensorRT 推理引擎去运行该模型，从而提升这个模型在 NVIDI
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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Win7+CUDA9.0+TensorRT-5.0安装1 下载对应TensorRT版本https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-5x-download这里我们
原创
2022-08-06 00:03:09
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# 在Linux上安装和测试TensorRT Python
TensorRT是英伟达（NVIDIA）的一个深度学习推理引擎，可用于优化和加速深度学习模型的推理过程。在Linux上安装TensorRT并与Python配合使用，能够帮助开发者在生产环境中更高效地部署深度学习模型。本文将介绍如何在Linux环境下安装和测试TensorRT Python。
## 步骤一：安装TensorRT
首先，
原创
2024-03-27 05:00:03
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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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1、下载 https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-5x-download 选择5 GA版本，注意选择与自己CUDA匹配的版本2、安装3、其他安装 pip install 'pycuda>=2017.1.1'
原创
2022-01-17 16:17:17
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ubuntu18.04+cuda11.2+cudnn8.0.5+Tensorrt7.2.2.3安装 环境 系统：ubuntu 18.04 编译器：gcc 7.5 如果之前安装过deb格式的tensorrt，需要卸载 卸载tensorrt sudo apt-get purge "libnvinfer* ...
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2021-08-30 13:38:00
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# 如何在 Jetson 上安装 TensorRT Python API
在当今的人工智能和深度学习领域，NVIDIA 的 Jetson 平台因其强大的边缘计算能力而备受青睐。TensorRT 是 NVIDIA 提供的一款高性能推理优化工具，它能够显著提升深度学习模型的推理速度。本文将指导您如何在 Jetson 板卡上安装 TensorRT 的 Python API，并提供代码示例来帮助您更好地
原创
2024-09-25 07:22:50
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TensorRT-安装-使用 一．安装 这里 是英伟达提供的安装指导，如果有仔细认真看官方指导，基本上按照官方的指导肯定能安装成功。 问题是肯定有很多人不愿意认真看英文指导，比如说我就是，我看那个指导都是直接找到命令行所在，直接敲命令，然后就出了很多问题，然后搜索好长时间，最后才发现，原来官方ins
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2020-05-28 19:41:00
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我的安装环境： Windows 10 64bit 家庭版 GPU: GeForce GTX970M Python: 3.5.2 cuda_9.0.176_win10_network cudnn-9.0-windows10-x64-v7.6.2.24第一步安装Anaconda3 这步要注意Anaconda3的版本，我安装的是Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64，对应的pyth
tensorrt安装：sudo tar -xvf TensorRT-8.5.1.7.Linux.x86_64-gnu.cuda-11.8.cudnn8.6.tar.gz
#添加环境变量
vim ~/.bashrc
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/解压文件位置/TensorRT-8.5.1.7/lib
source ~/.bashrc&
原创
2023-06-15 11:14:01
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# 如何在Ubuntu上安装TensorRT并使用Python
在深度学习项目中，TensorRT是一个非常流行的高性能推理平台，它能有效地加速深度学习模型的推理。本文将为您提供在Ubuntu上安装TensorRT以及在Python中使用的详细步骤。以下是整个安装流程的概览：
```mermaid
journey
title 安装TensorRT的步骤
section 环境准备
原创
2024-09-08 04:48:10
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Demo测试黑板测试点电梯测试点游戏签到测试点 黑板测试点一、功能： 1、用粉笔是否可以写下字。 2、是否可以在黑板上画画。 3、用其他笔是否可以在黑板上留下痕迹。 4、黑板的大小是否符合需求。二、性能： 1、在黑板上写字用力过猛会不会戳烂黑板。 2、用除了黑板擦以外的擦拭黑板黑板是否会受损。 3、黑板可以使用多长时间。 4、黑板摔到地上是否会摔碎。三、界面： 1、黑板面是否光滑。 2、黑板面是
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2024-05-27 11:20:22
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前言jest是针对JavaScript的测试框架。如果遵循TDD原则，在任何功能开发之前都需要先写测试。而测试分为单元测试，集成测试和系统测试。单元测试单元测试可以理解为对于单个函数（单一功能）进行的测试。单元测试一般由开发人员来执行，首先设定最小的测试单元，然后通过设计相应的测试用例来验证各个单元功能的正确性。集成测试在单元测试后，需要确认几个单元之间互动没有问题。这就需要集成测试对几个单元组成
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2024-02-22 20:27:40
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github代码tensorrt_demostensorrt_inferenceTensorRT demo
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2023-10-11 11:40:08
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