本文档涉及到的目标硬件为全志H8(8核Cortex-A7，Armv7架构)，但是对其他Arm芯片也有一定的借鉴意义，只需要更换交叉编译链即可。本部分详细介绍了Tensorflow针对Arm-Linux操作系统的源码编译，主要内容是参考《在Ubuntu 16.04上使用bazel交叉编译tensorflow》而来。本文档中介绍的编译方法是使用X86_64机器的Ubuntu环境下进行Tensorflo
1. TensorRT 的 C++ API 使用示例进行推理，需要先创建IExecutionContext对象，要创建这个对象，就需要先创建一个ICudaEngine的对象（engine）。两种创建engine的方式：使用模型文件创建engine，并可把创建的engine序列化后存储到硬盘以便后面直接使用；使用之前已经序列化存储的engine，这种方式比较高效些，因为解析模型并生成engine还是
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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文章目录0. 前言1. 基本概念1.1 Logger1.2 Builder1.3. Runtime1.4 ICudaEngine1.5 IExecutionContext2. 推理2.1 相关API详解2.2 实例3. ONNX 模型转换4. Dynamic Shape5. 插件 0. 前言之前浏览过Python API并输出了笔记，但在实际使用过程中，上次的笔记没有任何卵用……所以，本文根据
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2023-09-23 19:10:08
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前提：用的yolov5的版本为v5.0，tensorrt版本8.0一//
yolov5+deepsort+tensorrt
运行./yolosort报错：
yolov5_trt_create ...
terminate called after throwing an instance of 'std::bad_alloc'
what(): std::bad_alloc
已放弃
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2023-06-29 13:55:37
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的同志来说...
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2020-03-31 08:34:22
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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
void createngine() //生成 engine{ //创
原创
2023-06-05 21:37:35
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一、 TensorRT基本介绍TensorRT是一种高性能深度学习推理优化器和运行时加速库，可以为深度学习应用提供低延迟、高吞吐率的部署推理。TensorRT可用于对超大规模数据中心、嵌入式平台或自动驾驶平台进行推理加速。TensorRT现已能支持TensorFlow、Caffe、Mxnet、Pytorch等几乎所有的深度学习框架，将TensorRT和NVIDIA的GPU结合起来，能在几乎所有的框
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2024-02-05 00:57:14
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# 在Python中使用TensorRT部署Engine模型的步骤
TensorRT是一个高性能的深度学习推理引擎，可以将训练好的模型转化为可在生产环境中高效运行的Engine模型。以下是使用TensorRT部署Engine模型的步骤和相关代码示例。
## 流程概述
下面是使用TensorRT部署Engine模型的主要步骤：
| 步骤 | 描述
# 使用TensorRT部署YOLOv5模型的流程指南
YOLOv5是一个流行的目标检测模型，TensorRT是NVIDIA的一款高性能深度学习推理库。将YOLOv5模型转换为TensorRT格式，可以显著提高其推理速度。本文将向你介绍如何将YOLOv5模型部署为TensorRT模型的步骤及其所需代码。
## 整体流程
下面是整个过程的高层步骤概览：
| 步骤 | 描述
前言 本文介绍一个Pytorch模型的静态分析器 PyTea，它不需要运行代码，即可在几秒钟之内扫描分析出模型中的张量形状错误。文末附使用方法。张量形状不匹配是深度神经网络机器学习过程中会出现的重要错误之一。由于神经网络训练成本较高且耗时，在执行代码之前运行静态分析，要比执行然后发现错误快上很多。由于静态分析是在不运行代码的前提下进行的，因此可以帮助软件开发人员、质量保证人员查找代码中存
# TensorRT深度学习模型部署教材
## 1. 整体流程
下面是TensorRT深度学习模型部署的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 准备深度学习模型 |
| 2 | 将模型转换为TensorRT可读取的格式 |
| 3 | 构建TensorRT引擎 |
| 4 | 优化TensorRT引擎 |
| 5 | 部署并测试TensorRT引擎 |
原创
2023-08-26 12:19:41
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文章目录1.TensorRT 下载2.安装3.测试4.运行5.TensorRT-优化-原理补充 1.TensorRT 下载TensorRT 各个版本的下载网址（用这个网址可以跳过 老黄的调查问卷）： https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-8x-download https://developer.nvidia.com/nvidia-tensor
当我们执行下面的hello.py时，使用的flask自带的服务器，完成了web服务的启动。在生产环境中，flask自带的服务器，无法满足性能要求，我们这里采用Gunicorn做wsgi容器，来部署flask程序。Gunicorn（绿色独角兽）是一个Python WSGI的HTTP服务器。从Ruby的独角兽（Unicorn ）项目移植。该Gunicorn服务器与各种Web框架兼容，实现非常简单，轻量
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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Xavier上使用TensorRT加速MaskRCNN环境代码将h5文件转为uff文件1.Clone github 的TensorRT库，对应版本Xavier上的版本2.Modify the conv2d_transpose conversion function in UFF3.下载Mask R-CNN库并设置PYTHONPATH4.Apply the patch into Mask R-CN
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2024-04-30 13:59:05
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安装TensorRT的Document这里有，可以按照这个实现Getting Start。这里将在Windows上安装的主要步骤记录下来。下载地址：NVIDIA TensorRT 8.x Download，选择对应的版本下载下来解压出来得到TensorRT-8.x.x.x，并放置到一个目录下作为安装目录<install_path>将<install_path>/lib写入P
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2023-12-27 13:14:59
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Tensor什么是TensorTensor（张量）是PyTorch最基本的操作对象，表示的是一个多维的矩阵，比如零维就是一个点，一维就向量，二维就是一般的矩阵，多维就相当于一个多维的数组，与python的numpy是对应的，而且PyTorch的Tensor可以和numpy的ndarray相互转换，唯一不同的是PyTorch可以再GPU上运行，而numpy的ndarray只能在CPU上运行。Tens
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2024-10-20 08:26:19
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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
