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
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
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
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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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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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
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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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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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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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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# 使用 TensorRT 部署 YOLOv8：从入门到实践
在现代计算机视觉任务中，YOLO（You Only Look Once）是一种高效的目标检测算法。YOLOv8作为其最新版本，结合了深度学习和TensorRT的优势，使得目标检测的速度和准确性得到了显著提升。本文将介绍如何在Python中实现YOLOv8的TensorRT部署，帮助刚入行的小白快速入门。
## 流程概述
完成YOL
相关资料论文原稿以及翻译：https://github.com/SnailTyan/deep-learning-papers-translation 可用示例（yolo v3）：https://github.com/xiaochus/YOLOv3 yolo算法吴恩达视频：https://mooc.study.163.com/learn/2001281004?tid=2001392030#/lear
Jetson Nano学习——Yolov5+TensorRT+Deepstream前言一、安装torch&&torchvision1、下载官方提供的torch-1.8.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl包2、安装对应版本的torchvision二、Yolov5环境搭建三、用TensorRT加速推理1、克隆tensorrt项目2、将.pt文件转换成.wts
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2024-01-17 12:11:22
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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
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2023-06-29 13:55:37
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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
1. 问题训练时采用的pytorch框架，采用动态尺寸的输入。所以最好的目标就是像用pytorch一样，采用动态尺寸的输入，得到动态尺寸的输出 pspnet解码部分的上采样，在python下能得到任意尺寸的输出，但导出到onnx时是不能的
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2021-09-07 10:40:46
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答：第一个用在调用cuda_runtime提供的API函数，所以，都会返回一个cudaError_t类型的变量，需要将变量传入到第一个函数.com
原创
2024-07-31 10:25:47
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论文：FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering
时间：2015.04.13来自谷歌的一篇文章，这篇文章主要讲述的是一个利用深度学习来进行人脸验证的方法，目前在LFW上面取得了最好的成绩，识别率为99.63%（LFW最近数据刷的好猛）。传统的基于CNN的人脸识别方法为：利用CNN的siamese网络来提取人脸特
