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tensorRT 中的推理得分函数分析

分析TensorRT中的int8量化代码中的推理结果统计分析代码，输出推理结果中top1和top5的统计情况intcalculateScore(float*batchProb,float*labels,

King-Five·2020-08-20 21:31

Framework | Tensorrt Inference Server

CatalogueDownload1.1downloadthetrtisdockerimagefromdomesticimagessource1.2downloadthetrtisdockerimagefromnvidiaUsage1.1quicklook1.2deploy1.3inspectExample1.1buildayolov3model1.1.1buildinadockerimage1.

明灵暗尘·2020-08-20 21:09

TensorRT之安装与测试（Windows和Linux环境下安装TensorRT-5.0）

1Win7+CUDA9.0+TensorRT-5.0安装1-1下载对应TensorRT版本https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-5x-download

mingo_敏·2020-08-20 21:09

TensorRT5.1入门 trtexec

文章结构IntroductionRelatedWork基础篇:在trtexec.cpp中直接导入IPlugin和IPluginFactory记得给涉及到的函数加参数serialized问题modelFile的默认参数问题理解篇：理解trtexec中的各种参数，以及初步的实现方法1.deployFile2.modelFile3.engine4.saveEngine5.loadEngine6.cali

Nonentity_neu·2020-08-20 21:10

TensorRT5.1实践自定义的FC层的方法

因为FC层的具体实现，在官方的实例samplePlugin中已经给出了，所以主要看一下核心enqueue函数的实现。(学习阶段)enqueueFC的enqueue在头文件中是这么定义的virtualintenqueue(intbatchSize,constvoid*const*inputs,void**outputs,void*workspace,cudaStream_tstream)overri

Nonentity_neu·2020-08-20 21:10

TensorRT 5.0 学习笔记（二）

前面为了多了解一下TensorRT废话比较多，接下来尽量精简二、C++版本的TensorRT训练完模型以后使用TensorRT的必要步骤包括：通过模型创建一个TensorRT的网络定义；调用TensorRT

如雾如电·2020-08-20 21:34

TensorRT浅谈

简介TensorRT是一个高性能的深度学习推理（Inference）优化器，可以为深度学习应用提供低延迟、高吞吐率的部署推理。

avprod·2020-08-20 21:34

TensorRT5在Ubuntu16.04中的开发环境搭建

TensorRT5在Ubuntu16.04中的开发环境搭建一、Ubuntu16.04系统安装及准备1、Ubuntu16.04系统安装参考：https://blog.csdn.net/weixin_40494464

SyGoing·2020-08-20 21:28

深度学习系列六：将网络迁移到TensorRT7.0平台

概述关于使用TensorRT对网络进行加速的基本工作在深度学习系列五：使用TensorRT对网络进行加速中描述很详细了，这里主要记录下在迁移到7.0时，顺便解决了之前ResizeNearestNeighbor

m米咔00·2020-08-20 21:12

使用ONNX+TensorRT部署人脸检测和关键点250fps

使用ONNX+TensorRT部署人脸检测和关键点250fpsThisarticlewasoriginalwrittenbyXRBLS,welcomere-post,firstcomewithhttps

小肉包老师·2020-08-20 21:02

PyTorch转TensorRT

安装TensorRT按照官网的安装教程即可，我装的是TensorRT-6.0.1.5。

hajungong007·2020-08-20 21:19

TensorRT 安装与使用及Pytorch的TensorRT部署

1.Tensorrt安装最近考虑对已经训练好的Pytorch模型进行Float16优化，以达到部署时inference减小耗时，显存开销。可是很多博客写的乱七八糟，我这里整理一份自己安装的过程。

_小马奔腾·2020-08-20 21:40

Pytorch 模型tensorrt部署v1

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trtapi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。为此，强烈建议大家了解下to

freshsnail·2020-08-20 21:05

TensorRT-5.1.5.0-SSD

文档：https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/tensorrt-archived/tensorrt-513https://docs.nvidia.com/deeplearning

知识在于分享·2020-08-20 21:48

TensorRT-5.1.5.0-ShuffleNet-v2

TensorRT指南https://blog.csdn.net/hw5226349/column/info/25869caffe版本：https://github.com/farmingyard/ShuffleNet

知识在于分享·2020-08-20 21:48

TensorRT介绍、安装和测试

1.WhatisTensorRT?TensorRT的核心是一个C++库，能在NVIDIA的图像处理单元(GPU)上进行高性能的推断。

CabbageWust·2020-08-20 21:54

使用TensorRT部署Pytorch模型

TensorRT是Nvidia公司出的能加速模型推理的框架，本文记录使用TensorRT部署Pytorch模型的过程。

CabbageWust·2020-08-20 21:54

跑通Jetson Nano TensorRt sampleSSD例程

1平台：jetsonNano+128gtf卡+jetpack：jetson-nano-sd-r32.1-2019-03-18.zipsampleSSD目录：/usr/src/tensorrt/sample

Dawiiii·2020-08-20 06:25

深度学习算法优化系列二十二 | 利用TensorRT部署YOLOV3-Tiny INT8量化模型

1.前言上一节深度学习算法优化系列二十一|在VS2015上利用TensorRT部署YOLOV3-Tiny模型分享了使用TensorRT在GPU上部署FP32的YOLOV3-Tiny模型，这一节继续分享一下如何部署

just_sort·2020-08-20 06:01

深度学习算法优化系列十八 | TensorRT Mnist数字识别使用示例

1.前言上一节对TensorRT做了介绍，然后科普了TensorRT优化方式以及讲解在Windows下如何安装TensorRT6.0，最后还介绍了如何编译一个官方给出的手写数字识别例子获得一个正确的预测结果

just_sort·2020-08-20 06:00

TensorRT5.1.5.0 实践 onnx-TensorRT的自定义op

文章目录pytoch转onnx过程中扩展自定义op流程细节学习自定义pytorch的op加入symboliconnx转tensorRT过程中扩展自定义op流程细节学习对自定义op：InstanceNormalization

Nonentity_neu·2020-08-20 06:03

TensorRT/samples/common/logger.h,logger.cpp,logging.h源碼研讀

TensorRT/samples/common/logger.h,logger.cpp,logging.h源碼研讀前言logger.hlogger.cpplogging.hexternlistinitializationusingmemberinitializerlistmoveconstructortime_t

keineahnung2345·2020-08-20 06:43

TensorRT/samples/common/common.h源碼研讀

TensorRT/samples/common/common.h源碼研讀前言common.hmultilinemacro\_\_FILE\_\_，\_\_LINE__，\_\_func\_\_inlinefunctionlistinitializationlambdaexpressionEXIT_FAILUREassert

keineahnung2345·2020-08-20 06:43

TensorRT：NvinferPlugin.h

版本：5.1.5.0includeNvInfer.hNvInferPlugin.hNvCaffeParser.hNvOnnxConfig.hNvOnnxParser.hNvOnnxParserRuntime.hNvUffParser.hNvUtils.h说明：红色标记的：NvInfer.h，NvInferPlugin.h,NvUtils.h是公用的。其他用来支持:Caffe,Onnx和Uff(te

微风❤水墨·2020-08-20 05:24

TensorRT：NvInfer.h-上篇

版本：5.1.5.0工欲善其事必先利其器，后面需要使用RT插件，所以还是得学习一下RT的相关代码NvInfer.h中声明和定义了RT中的大部分变量、函数、类等RT中代码格式较为统一，大体看了设定规则枚举变量：k+全大写， kFLOAT， kGPU，kCHANNEL类内变量：k+首字母大写，nbDims类内函数：小写+首字母大写，setNames(),setInput()不能派生或者继承的：用大写的

微风❤水墨·2020-08-20 04:35

TensorRT：Nvinfer.h-下篇

9：PluginV2类Pluginv2是新版本的插件接口，部分函数接口与V1是一致的classIPluginV2{public://获取TensorRT的版本，用于向后兼容//!

微风❤水墨·2020-08-20 04:35

pytorch推理时将prelu转成relu实现

很多时候，我们的推理框架如，tensorrt，支持relu实现，但是不支持Prelu。

丶Shining·2020-08-19 06:09

Pytorch模型转换，pth->onnx->trt(TensorRT engine)

pth->onnx常见问题##模型输入输出不支持字典在使用torch.onnx导出onnx格式时，模型的输入和输出都不支持字典类型的数据结构。**解决方法：**此时，可以将字典数据结构换为torch.onnx支持的列表或者元组。例如：heads{'hm':1,'wh':2,'hps':34,'reg':2,'hm_hp':17,'hp_offset':2}Centerpose中的字典在导出onnx

dragonfly91·2020-08-19 01:15

使用C++调用pytorch模型(Linux)

前言模型转换思路通常为:Pytorch->ONNX->TensorRTPytorch->ONNX->TVMPytorch->转换工具->caffePytorch->torchscript(C++版本Torch

dc90000·2020-08-19 01:55

乌班图 18.04 tensorRT安装踩坑

完整的安装教程在文末，这里先展示报错信息：根据网上给出的教程，在乌班图下安装了cuda9.0以及tensorRT，发现报错如下：执行：sudoapt-getinstalltensorrt报错：下列软件包有未满足的依赖关系

代码大萝卜·2020-08-18 06:18

『深度应用』YoloV5 RTX2080Ti TX2 TensorRT与PyTorch速度对比

此次实验是为了探究YoloV5在RTX2080Ti平台上使用TensorRT对于模型推理的加速效果，同时也比对一下RTX2080Ti平台上GPU对于i7-8700CPU的加速。

xiaosongshine·2020-08-17 17:23

yolov--7--解决报错:/bin/sh: 1: nvcc: not found make: *** [obj/convolutional_kernels.o] Error 127

Yolov-1-TX2上用YOLOv3训练自己数据集的流程(VOC2007-TX2-GPU)Yolov--2--一文全面了解深度学习性能优化加速引擎---TensorRTYolov--3--TensorRT

hy-lscj·2020-08-17 14:58

TensorRT上首次运行demo（sampleSSD）笔记

其实官方已经有了非常详细的教程，https://github.com/NVIDIA/TensorRT；https://github.com/NVIDIA/TensorRT/tree/master/samples

xiaonuo911teamo·2020-08-17 04:19

Ubuntu16.04 安装cuda9.0 && cudnn 7.0.5 && TensorRT

Ubuntu16.04安装cuda9.0&&cudnn7.0.5&&TensorRT安装环境及准备工作保证ubuntu系统内核为4.4，如果不是请对ubuntu进行降核或者升核。

径向基·2020-08-16 22:53

TensorRT 学习（2）

TensorRT3.0之后给开发者提供了C++和python两种接口，在对性能要求和应用安全性要求比较高的场景主要应用C++接口，TensorRT的安装文件sample提供了很多实例code，从sampleGoogleNet

JustForYouW·2020-08-16 22:41

对自己训练的目标检测网络使用TensorRT推理

步骤前提示例代码前提安装tensorflow的objectdetection库cloneGoogle的TensorRT仓库并且安装安装好TensorRT本机环境：python3.5.5tensorflow1.9.0

bleedingfight·2020-08-16 18:10

TensorRT优化原理和TensorRT Plguin总结

文章目录1.TensorRT优化原理2.TensorRT开发基本流程3.TensorRTNetworkDefinitionAPI4.TensorRTPlugin4.1实现plugin4.2编译plugin.so

HanBlogs·2020-08-16 06:35

TensorRT保存序列化的结果

在上一篇博客中分析了tensorRT在加速caffe推断时的主要路程，其中序列化和反序列化是必不可少的。

正午之阳·2020-08-16 04:51

CUDA9.0更新到10.1等相关软件(TensorFlow,TensorRT,openCV)调整

系统：Ubuntu16.04LTS配置：GeForceGTX1060（6078MiB）已安装好的显卡驱动：NVIDIA-SMI418.56DriverVersion:418.56+-----------------------------------------------------------------------------+|NVIDIA-SMI418.56DriverVersion:4

Tosonw·2020-08-15 22:40

在jetson上测试TensorRT yolov4遇到的问题（tensorrtx)

01|源码下载源码库tensorrtx，里面包含yolov4的TensorRTEngine生成代码。按yolov4给的操作执行即可。

ME_Seraph·2020-08-15 07:44

在jetson上测试TensorRT yolov4遇到的问题（tensorrt_demos)

文|MESeraph00|序言主要试了两个开源的工程tensorrt_demos。在nano和NX上测试。

ME_Seraph·2020-08-15 07:44

TensorRT加速pointpillars

刚接触tensorrt加速pointpillars,很感谢https://blog.csdn.net/Small_Munich/article/details/102489147博客博主的分享，目前已经把环境配置好

旺仔小姐有点甜·2020-08-13 18:27

pointpillars点云算法TensorRT环境加速系列一

简述近两年传统视觉方式开始往3d点云上面进行学习，以此来达到现实三维空间中的目标检测。上一篇文章second.pytorch环境配置记录简单写了一下second.pytorch算法的环境配置。当然，second.pytorch代码已经集成了pointpillars算法，不过经过一些修改。我对算法原始作者代码nutonomy/second.pytorch的代码进行一定程度的修改，以此能够有效的将模型

Small_Munich·2020-08-13 12:42

pointpillars点云算法TensorRT环境加速系列二

简述上一篇博文撰写了关于pointpillars算法的pytorch模型如何转换为onnx模型中间件，具体参考此链接：pointpillars点云算法TensorRT环境加速系列一以此来方便TensorRT