repo: https://github.com/NVIDIA-AI-IOT/torch2trt
原创
2022-06-27 17:17:49
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本教程详细记录了ubuntu上配置使用 torch2trt 的方法。
原创
2022-04-19 16:52:42
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tensorrt给tensorrt写插件的时候，报错：interpolate.cpp:63:93: error: invalid new-expres
原创
2021-09-06 17:20:35
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可以从github上下载到本地安装。详细见此说明：https://github.com/NVIDIA-AI-IOT/torch2trt ...
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2021-08-03 10:30:00
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# Python TRT：构建高效的推理引擎
随着人工智能技术的飞速发展，深度学习模型的部署成为了一项重要的任务。TensorRT（简称TRT）是NVIDIA推出的高性能深度学习推理优化库，能够大幅提升推理速度和降低延迟。本文将介绍如何使用Python与TensorRT结合，帮助您在自己的应用中实现高效的推理。
## 1. TensorRT概述
TensorRT是NVIDIA为其GPU优化深
原创
2024-10-28 06:11:58
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记录 | linux安装onnx2trt
原创
2023-12-21 12:18:35
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## TRT Python推理
### 什么是TRT?
TRT（TensorRT）是英伟达（NVIDIA）推出的用于深度学习推理的高性能推理引擎。它采用了优化技术，可以将深度学习模型转换为高度优化的推理引擎，从而提高推理速度和性能。通过使用TRT，可以在GPU上实现更快的推理速度，同时减少内存占用。
### TRT Python推理流程
下面将介绍如何使用TRT进行Python推理的流程。
原创
2023-11-21 14:51:54
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Java 中对于泛型方法的定义：public <T> T getT(){ .....相关代码;}其中我对<T>的理解就是申明只是一个泛型方法的标记，T是返回的类型。对于泛型类的定义：public class Type<T>{ ....相关代码}上面写的是关于泛型方法和泛型类的定义。这里写这篇博客的主要目的是为了记录<? extends T> 和
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2024-10-29 13:42:22
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文章目录一、Python 推导式二、列表推导式三、字典推导式四、集合推导式五、元组推导式参考链接 一、Python 推导式Python 推导式是一种独特的数据处理方式，可以从一个数据序列构建出另一个新的数据序列。Python 支持各种数据结构的推导式：列表(list)推导式字典(dict)推导式集合(set)推导式元组(tuple)推导式二、列表推导式列表推导式格式为：[表达式 for 变量 i
1. torch.eq(input, other, out=None)说明： 比较元素是否相等，第二个参数可以是一个数，或者是第一个参数同类型形状的张量参数：input(Tensor) ---- 待比较张量
other(Tenosr or float) ---- 比较张量或者数
out(Tensor,可选的) ---- 输出张量返回值： 一个torch.ByteTensor张量，包含了每个位置的比
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2023-09-18 08:03:31
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turtle库概述turtle(海龟)库是turtle绘图体系的Python实现；属于入门级的图形绘制函数库；Python语言的标准库之一。引入问题1：什么是标准库？问题答复：Python计算生态 = 标准库 + 第三方库，标准库是随解释器直接安装到操作系统中的功能模块，第三方库是需要经过安装才能使用的功能模块。引入问题2：什么是功能模块？问题答复：库Library、包Package、模块Modu
也算是基础知识了 就搬来了 还是要说大佬勿怪 其实应该算是 转成trt默认 使用 这样说确切不过我一般不这么用yolo直接 用王鑫宇 大佬
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2024-07-24 14:06:11
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1.Conv2d torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True, padding_mode='zeros', device=No ...
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2021-10-03 18:31:00
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ResNet和LSTM的结合已经成为了深度学习领域的一个重要创新，它能够同时处理图像的空间特征和时间序列数据。具体来说，通过结合ResNet在提取空间特征上的强大能力和LSTM在处理时间序列数据上的优势，我们可以在处理同时包含空间和时间信息的复杂数据时，实现更高效、更准确的分析和预测。这种结合不仅增强了模型的性能，还扩展了其应用范围。比如一种用来预测癫痫发作的预训练模型的方法，该方法结合了监督对比
一，Tensorflow2 还是Pytorch?先说结论:如果是工程师，应该优先选TensorFlow2.如果是学生或者研究人员，应该优先选择Pytorch.如果时间足够，最好Tensorflow2和Pytorch都要学习掌握。理由如下：1，在工业界最重要的是模型落地，目前国内的几乎所有互联网企业都支持TensorFlow模型的在线部署。 并且 TensorFlow 高可用，而工业界也更
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2023-12-06 23:37:16
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方法一：使用torch2trt安装torch2trt与tensorRTcd torch2trt
python setup.py install运行的时候会报错ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorrt‘则需要python安装tensorRT,这一步我卡了很久，踩了坑，因为根据网上的解决办法，都类似于下面这种pip install tensorrt或
使用python接口， 另外一种方式就是使用tf-trt，优化后的模型还是pb。优化的过程主要是一些层的合并啊之类的，加速结果不是特别明显，测了两个网络，加速了10%的样子。优化后仍是pb，因此可以继续用tfserving。keras/tf model -> pb model ->(trt优化model)或者已经是savedmodel，可直接通 saved_model_cli
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2022-01-17 16:20:12
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这里是Windows 上基于 TensorRT 的 YOLO部署, 我并不用win啊 就是留下万一呢部署环境和相关依赖包Cuda 11.0.2Cudnn
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2024-07-31 12:04:34
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目录Spectral Opstorch.fft(input, signal_ndim, normalized=False) → Tensortorch.ifft(input, signal_ndim, normalized=False) → Tensortorch.rfft(input, signal_ndim, normalized=False, onesided=True) →...
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2021-08-12 22:30:28
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# 使用Python 2安装Torch的详细指南
Torch是一个开源的深度学习框架，广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。虽然Python 3已经成为主流，但有些遗留项目依然依赖于Python 2。本文将带你一步步了解如何在Python 2环境中安装Torch，同时附带代码示例以及流程图和甘特图的展示。
## 安装前准备
在安装Torch之前，确保你的系统已经安装了以下依赖：
1.
原创
2024-09-18 04:02:48
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