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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onnx作为一个通用格式，很少有中文教程，因此开一篇文章对onnx 1.16文档进行翻译与进一步解释， onnx 1.16官方文档：https://onnx.ai/onnx/intro/index.html](https://onnx.ai/onnx/intro/index.html)， 开始编辑时间：2024/2/21；最后编辑时间：2024/2/21ONNX with Python本教程的第一
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
（一）TensorRT介绍： Tensor是一个有助于在NVIDIA图形处理单元（GPU）上高性能推理c++库，专门致力于在GPU上快速有效地进行网络推理。TensorRT可以对网络进行压缩、优化以及运行时部署，并且没有框架的开销。改善网络的延迟、吞吐量以及效率。TensorRT通常是异步使用的，因此，当输入数据到达时，程序调用带有输入缓冲区和TensorRT放置结果的缓冲区的enqueue函数。
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2024-05-30 09:47:57
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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.
原创
2021-09-07 10:51:15
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TensorRT的Python接口解析本章说明 Python API 的基本用法，假设您从 ONNX 模型开始。 onnx_resnet50.py示例更详细地说明了这个用例。Python API 可以通过tensorrt模块访问：import tensorrt as trt4.1. The Build Phase要创建构建器，您需要首先创建一个记录器。 Python 绑定包括一个简单的记录器实现，
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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python使用TensorRT引擎。
原创
2022-10-22 01:09:31
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相关教程视频： TRTorch真香，一键启用TensorRT 注意，这里只做入门视频的学习Demo，并没有实际应用的用处。 图片
原创
2024-02-04 10:33:17
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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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pip安装TensorRT（我的环境ubuntu20.04+cuda11.1+cudnn8.0.5) 因为Nvidia官方给的tar、deb链接基本都是支持的最新版的cuda，直接下载的是支持cuda-11.6以及cuda10.2的tensorrt版本，对于其他版本的cuda不是很友好，（我没有找到支持旧版本cuda的链接），所以就用pip下载，安装方法按照nvidia官方提供的说明即可，基本不会
在深度学习模型的实际应用中，TensorRT是一个非常强大的模型优化工具，尤其是针对NVIDIA的GPU优化。在实际使用时，多个线程同时加载模型经常会遇到一些细节性的问题。这篇文章将会系统地分析如何在Python中使用TensorRT进行多线程模型加载。
## 协议背景
首先，我们来看一下TensorRT的基本背景。TensorRT是一款由NVIDIA开发的高性能推理引擎，它主要用于对深度学习
TensorFlow原生支持windows已经有一段时间了，本文记录Windows 10 X64环境下安装TensorFlow和Python过程，给大家提供借鉴。一、安装Python1、下载 官网https://www.python.org/ 本文下载3.6.4，同时下载了帮助文档。2、安装 python-3.6.4-amd64.exe按照提示安装完成即可。 注意：勾选添加环境变量3、pi
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2024-05-15 13:49:01
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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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autograd:自动求导PyTorch中所有神经网络的核心是autograd包。让我们先简单地看一下，然后我们来训练我们的第一个神经网络。autograd包为张量上的所有操作提供自动微分。它是一个按运行定义的框架，这意味着反向传播是由代码的运行方式定义的，并且每个迭代都是不同的。 神经网络的依赖于autograd去定义模型以及对这些模型求导。一个nn.Module包含了神经层和一个带有深入返回输
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2024-09-21 13:11:09
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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
最近因为在已经安装了tensorflow的环境中又装了个opencv，结果突然发现import tensorflow一句竟然会导致程序崩溃！？到网上查了下发现是因为conda install opencv3会导致旧版本的numpy覆盖新版本的tensorflow带的numpy导致各种复杂的问题。在尝试重装numpy无效后我决定重新配置一次环境，并记录下过程和大家分享： 1
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2024-09-19 17:04:48
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文章目录创建运算微分实战 前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。张量（tensor）是Pytorch中最基本的操作对象，表示一个多维矩阵，类似numpy中的ndarrays，是可以在GPU上使用以加速运算。创建直接创建张量：函数功能ones(*sizes)全1Tensorzeros(*sizes)全0Tensoreye(*sizes)对⻆线为1，其他为
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2024-01-26 12:57:27
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具体代码如下 ↓from __future__ import print_function
import torch
"""
{Autograd：自动求导}
PyTorch中，所有神经网络的核心是 autograd 包，其为张量上的所有操作提供了自动求导机制。
它是一个在运行时定义(define-by-run)的框架。
这意味着反向传播是根据代码如何运行来决定的，并且每
大家好，今天和各位分享一下 YOLOV4 的损失函数的构建方法，YOLOV4和损失函数的组成和YOLOV3类似，只是YOLOV4使用了CIOU损失作为目标边界框的定位损失。1. 损失函数介绍1.1 预测框的正负样本网络生成的预测框分为三种情况：正样本、负样本、忽略部分正样本：负责预测目标物体。物体的真实标签框的中心点落在某个网格中，该物体就是由该网格生成的三个先验框中，和真实标签框的 iou 交并
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2024-08-30 22:06:56
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