目录一、[Tensor]二、[Tensor Initialization]（1）、直接从数据创建（2）、从nmupy的array转化（3）、来自其他Tensor（4）、具有随机或者恒定值三、[Tensor Attributes]四、[Tensor Operations]（1）、Standard numpy-like indexing and slicing:（2）、Joining tensors
# This sample uses a UFF MNIST model to create a TensorRT Inference Enginefrom random import randintfrom PIL import Imageimport numpy as npimport pycuda.driver as cuda# This import causes pycuda to au
原创
2022-01-17 16:18:29
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install onnx_tensortTensorRT Backend For ONNXParses ONNX models for execution with TensorRT.See also the
原创
2023-01-25 20:55:49
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本文主要介绍Python3.6.3及TensorFlow的安装和配置流程。 一、Python官网下载自己电脑和系统对应的Python安装包。 网址：https://www.python.org/downloads/release/python-363/（注意：要装TensorFlow必须安装64位的Python,TensorFlow不支持32位)二、环境配置 如果是第一次安装的话，我们在安装的时候
CDN产品：下面简单分析一下的CDN——Smart CDN。采用整体负载均衡(GSLB)、缓存技术(Cache)及镜像技术(Mirror)相结合的方法，为客户提供异地网络加速服务。具体方案是在网站主站点以外的用户集中城市、地区使用的网络加速服务，智能GSLB系统通过互联通专网，引导网站用户访问“最佳”Cache/Mirror服务器，从而绕过互联网拥堵链路，减轻主站点服务器负载，实现异地网络加速，并
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2024-10-25 15:24:42
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目录1、下载并安装Anaconda2、给Anaconda换源3、创建yolov3虚拟环境4、切换环境5、安装keras6、安装tensorflow7、安装Pillow8、安装matplotlib 9、安装 ffmpeg10、安装opencv11、下载yolov3工程及权重文件12、安装pycharm13、pycharm配置yolov3工程14、运行Yolov31、下载并安装环境
大家好，我是极智视界，本文讲解一下 TensorRT Activation 算子。
原创
2022-09-04 11:52:11
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目录前言1.开发环境配置1.1联网1.2系统汉化和安装中文输入法1.2.1系统汉化（按需求选择）1.2.2安装中文输入法1.3更换关屏设置1.4更新源和部分软件（仅供参考）2.Python环境配置2.1安装pip 2.2安装Python常用机器学习包 2.3配置用于Python的OpenCV2.4安装PyCharm 2.4.1下载PyCharm和配置环境2
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2023-11-21 13:45:22
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tensorboard简介：goole中tensorflow中tensorboard是一个用于服务神经网络训练过程可视化的网络服务器，其可以实现标量值，图像，文本等的可视化。这些信息在tensorflow中是以event的形式保存的。（一）tensorboard使用from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
from PIL import
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2023-07-10 21:39:58
24阅读
使用LabVIEW实现在英伟达独立显卡上最大程度的加速：tensorRT工具包
原创
2023-08-14 17:22:27
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一、背景 继R-CNN和Fast-RCNN提出后，Faster-RCNN的提出进一步提高了目标检测模型的速度和精度，其提出的背景：基于选择搜索算法产生候选区域的耗时在整个推理阶段的时间占比较高，为了减少候选区域的生成时间，Faster-RCNN迈出了里程碑式的一步，提出了使用RPN（候选区域网络）来生成候选区域，并首次实现了端到端的训练。 二、整体架构 
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2024-08-08 12:01:37
66阅读
今天主要和大家分享在LabVIEW中使用纯TensoRT工具包快速部署并实现yolov5的物体识别
原创
2023-08-21 18:42:36
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所属专栏：『LabVIEW深度学习工具包』 ?如觉得博主文章写的不错或对你有所帮助的话，还望大家多多支持呀！ 欢迎大家✌关注、?点赞、✌收藏、?订阅专栏 文章目录更新（2024/2/27）前言一、LabVIEW图形化TensoRT工具包简介✨工具包特点⛳yolov5s在各工具包下的性能测评对比?yolov5s在tensoRT工具包下的运行速度二、安装前的准备工作三、安装LabVIEW TensoR
torch.catimport torch a=torch.randn(3,4) #随机生成一个shape（3，4）的tensort b=torch.randn(2,4) #随机生成一个shape（2，4）的tensor print("a:") print(a) print("b:") print(
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2020-08-28 21:17:00
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tensort
问题:
No module named ‘onnx_graphsurgeon’
解决方案
直接用pip安装pip install onnx_graphsurgeon是会报错的。去下载的tensorrt oss目录下，比如：TensorRT-7.2.2.3/onnx_graphsurgeon，然后执行
pip install ./onnx_graphsurgeon-0.2.6-
原创
2021-09-06 17:38:11
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原问题链接：http://stackoverflow.com/questions/33610685/in-tensorflow-what-is-the-difference-between-session-run-and-tensor-eval译：问题：tensorflow有两种方式：Session.run和Tensor.eval，这两者的区别在哪？答：如果你有一个Tensort，在使用t...
原创
2021-05-07 18:01:23
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方法返回值类型参数说明张量.constant()Tensort张量实例tvalue创建一个常量tensordtype=None输出类型shape=None返回tensor的形状name='Const'张量名verify_shape=False是否保留输入数据的形状且不能被更改. True若shape与输入形状不一致则报错t.devicestr表示tensor将被产生的设备名称t.dty
1 目标构建mmdeploy在Jetson Xavier的转换转换环境，方便直接将模型转换成tensort并执行推理；转换后的模型能够在triton-serve加载并使用支持图片分类、目标检测和实例分隔三种模型的转换；2 环境硬件：Jetson Xavier系统：JetPack4.6基础容器：nvcr.io/nvidia/l4t-ml:r32.6.1-py3Nvidia官方镜像仓库：https:/
Tensorflow中的数据类型和常用函数张量（Tensor）：多维数组（列表） 阶：张量的维数维数阶名字例子0-D0标量 scalars=1231-D1向量 vectorv=[1,2,3]2-D2矩阵 matrixm=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]n-Dn张量 tensort=[[[[......]]]] n个张量可以表示0阶到n阶数组（列表）。数据类型tf.int 32，
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2024-10-15 14:07:46
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