# 使用 Python 调用 TensorRT 的完整流程
作为一名刚入行的开发者，学习如何使用 TensorRT 进行深度学习推理是一项重要技能。在这篇文章中，我们将介绍如何在 Python 中调用 TensorRT，帮助你快速上手。为了便于理解，我们将步骤以表格的形式展示，然后逐步深入每一环节。
## 流程概述
以下是使用 Python 调用 TensorRT 的基本流程：
| 步骤
# Python调用TensorRT
TensorRT是英伟达推出的用于深度学习推理加速的库，可以在GPU上高效地执行深度学习模型。Python是一种流行的编程语言，许多深度学习工程师喜欢使用Python来开发和部署深度学习模型。本文将介绍如何在Python中调用TensorRT来优化和加速深度学习推理任务。
## TensorRT的安装
首先，我们需要安装TensorRT库。可以通过NVI
原创
2024-06-09 03:51:34
77阅读
# Python调用TensorRT实现加速推理
TensorRT是英伟达推出的用于深度学习推理加速的库，可以将训练好的深度学习模型优化并部署到GPU上进行高效的推理。在使用TensorRT进行推理加速时，通常需要先将模型转换为TensorRT格式，然后通过C++或Python端调用TensorRT进行推理。本文将重点介绍如何通过Python端调用TensorRT实现加速推理。
## 安装Te
原创
2024-06-03 03:46:49
299阅读
# 实现"tensorRT python api调用"流程及代码示例
## 步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 安装TensorRT |
| 2 | 准备模型和权重文件 |
| 3 | 加载模型和权重 |
| 4 | 创建推理引擎 |
| 5 | 执行推理 |
## 操作步骤及代码示例：
### 步骤1：安装TensorRT
首先，你需要安装Tensor
原创
2024-06-29 05:58:26
189阅读
TensorRT的功能 文章目录TensorRT的功能1. C++ and Python APIs2. The Programming Model2.2. The Runtime Phase3. Plugins4. Types and Precision5. Quantization6. Tensors and Data Formats7. Dynamic Shapes8. DLA9. Updat
目前深度学习越来越火，学习、使用tensorflow的相关工作者也越来越多。但是目前绝大部分的python都是拥有着丰富的python的API，而c++的API不够完善。这就导致绝大多是使用tensorflow的项目都是基于python。 如果项目是由c++编写，想调用python下的tensorflow？可参考本教程（tensorflow模型是CNN卷积神经网络）：具体步骤：1.pyt
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2023-10-14 02:05:18
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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
打包过程中遇到了许多问题，本身tensorflow 2.0就挖了一个大坑，这里记录下遇到文件及解决方法，最后把用到的相关文件分享出来，供大家参考使用。1 模块找不到的几种表现形式一般是在运行打包的Exe时，会报错，通常缺少模块表现如下： （1）ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorflow.python.platform’ （2）ImportErr
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2023-11-23 19:48:58
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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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默认前置条件已安装驱动、CUDA、cudnn、pytorch。这里以ubuntu20.04，驱动470，CUDA11.1.1，cudnn8.1.1，pytorch1.12，tensorrt7.2.3.4为例。简介tensorrt主要用于优化模型推理速度，是硬件相关的。主要有两种将torch转化为tensorrt的方式：1. github路线：首先保存模型的.pth权重文件，然后将其转化为.wts文
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2024-01-27 13:26:40
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0. 目录 文章目录0. 目录更新 2020.05更新2020.061. 对 resnest 网络进行加速2. 主要内容2.1 准备阶段2.2 主要代码 更新 2020.05onnx将模型转为trt或者其他inference是一种比较通用的方式，博主测试过程中发现，onnx转换出来的模型会稍慢与纯trt api 写出来的模型，nvidia官方也有说到过onnx存在效率非最优以及微小数值差异的问题。
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2023-12-30 15:02:15
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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
219阅读
# 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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（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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# Linux安装好TensorRT后Python怎样调用
TensorRT是NVIDIA推出的一个高性能推理优化器和运行时引擎，用于将深度学习模型进行加速和优化，提高推理的速度和效率。本文将介绍在Linux系统上安装好TensorRT后，如何使用Python调用TensorRT进行推理，并给出相应的代码示例。
## 1. 安装TensorRT
在开始之前，我们首先需要在Linux系统上安装
原创
2023-09-17 03:47:22
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文章目录前言 必读！一、依赖1.更新显卡驱动2.检查cuda和cuDNN二、安装CUDA1.下载2.安装三、安装cuDNN1.下载并解压2.复制3. 添加环境变量4.下载cuDNN需要的库四、安装tensorRT1.下载TensorRT2.解压3.添加环境变量4.安装库(1)激活环境(2) 安装5.测试附1：安装pycuda1.直接pip安装2.手动安装（推荐）3. 测试附2：加速yolov5
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2023-12-16 20:33:45
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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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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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使用TensorRT Python API搭建yolov5网络网络总览创建网络定义对象BackboneFocusCBLCSPNeckPANetHead附录参考 网络总览 图1 YOLOv5s网络
注意： 本文以yolov5s-v5.0网络为基础，上图是yolov5s网络总体结构，仅作参考，实际结构以代码为准，存在少量差异。如何使用Python构建TensorRT引擎的过程可以参考使用Py
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2023-11-20 14:35:23
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