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在 python 上使用 TensorRT .engine 文件进行推理
我使用 Nvidia 的迁移学习工具包 TLT 进行训练 然后使用 tlt converter 将 etlt 模型转换为 engine 文件 我想使用这个 engine 文件在 python 中进行推理 但由于我使用 TLT 进行训练 因此
python
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deeplearning
ComputerVision
Tensorrt
无法在tensorflow r1.14中导入“tensorflow.contrib.tensorrt”
我已经安装了Tensorflow r1 14并想使用TF TRT 但是 出现以下错误 ModuleNotFoundError 没有名为 tensorflow contrib tensorrt 的模块 运行示例代码时 同样的错误发生在Tens
tensorflow
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使用 NVIDIA TensorRT 推理引擎运行 Tensorflow
我想使用 NVIDIA TensorRT 来运行我的 Tensorflow 模型 目前 TensorRT 支持 Caffe prototxt 网络描述符文件 我无法找到将 Tensorflow 模型转换为 Caffe 模型的源代码 有什么解
tensorflow
NVIDIA
Tensorrt
在conda环境中安装tensorrt
我正在尝试在 conda env 中安装tensorrt 并且通过 conda navigator 在我的环境中安装了 cudatoolkit 和 cudnn 我还更新了我的 pip 和 setuptool 但出现以下错误 我应该怎么办 E
conda
Tensorrt
使用tensorrt加速深度学习模型推断
使用tensorrt加速深度学习模型推断 1 import以及数据加载 构建engine函数 2 导入官方模型及CIFAR100数据集 3 不采用tensort的推断时间 4 采用tensort加速 使用tensorrt 库 4 1 导出o
AI部署实战
Pytorch
Tensorrt
如何将 cv::MAT 转换为 NHCW 格式?
在User Guide html中 tensorRT的输入 输出需要使用NCHW格式 什么是 NCHW 格式 如何将 cv MAT 转换为 NCHW 格式 我使用 TensorRT 运行推理 如下代码所示 没有任何错误 但是 这不是正确的输
neuralnetwork
caffe
NVIDIA
Tensorrt
tensorRT-lenet C++代码分析【附代码】
前面的文章中已经写了一个tensorRT简单的demo lenet推理 tensorRT lenet 实现了从torch模型转wts 同时也展示出了wts内网络的详细信息 再转engine后的推理过程 本文章是在之前的基础上去分析C 代码的
Tensorrt
深度学习
人工智能
TensorRT学习(二)通过C++使用
本文源于学习TensorRT文档 TensorRT Developer Guide 第2章 WORKING WITH TENSORRT USING THE C API 的理解 一 TensorRT实例化对象 使用TensorRT进行推理需要
深度学习
开源架构
Tensorrt
YOLOv4 tensorrt推理 python版【附代码】
学了几天的tensorRT 又经过了几天的努力终于实现了YOLOv4 tensorRT推理 这篇文章将把这些成果开源出来 供大家免费使用 YOLOv4代码我采用的是b站up主Bubbliiiing 相信大家应该都比较熟悉这位大佬 关于trt
Tensorrt
人工智能
深度学习
1024程序员节
【使用TensorRT自带的plugin】
0 背景 在之前的文章TensorRT的plugin实现中介绍了 如何从零实现一个TensorRT的plugin 这篇文章来介绍如何使用TensorRT自带的plugin 将其添加到Network Definition中加速我们的模型 自T
TensorRT
Tensorrt
NMS
YOLO
【C++】【TensorRT】检测时间不稳定原因汇总(持续更新)
本人使用C 版本的TensorRT框架做模型部署的开发工作 在实际上线具体的项目过程中碰到过检测时间不理想的情况 所以本人专门为此写一篇博客记录曾经遇到过的坑以及对应的解决方案 一 相同型号的机器和显卡检测时间不同 1 问题描述 两台相同型
c
Tensorrt
深度学习
计算机视觉
tensorRT 分类模型构建与推理
tensorRT分类模型构建与推理示例代码classifier cpp tensorRT include 编译用的头文件 include
Tensorrt
人工智能
模型部署之TorchScript
一 关于torchscript和jit介绍 1 关于torchscript TorchScript是Pytorch模型 继承自nn Module 的中间表示 保存后的torchscript模型可以在像C 这种高性能的环境中运行 TorchS
深度学习
人工智能
Tensorrt
YOLOv5 tensorRT C++代码详解之engine的读取
在tensorRT中 engine模型是对yolov5序列化后的结果 在推理的时候需要进行反序列化才能进行推理 那么第一步就是读取engine文件 ifstream介绍 engine文件的读取需要用到ifstream 需要导入头文件 inc
Tensorrt
YOLO
c
使用tensorrt对keras-yolov3 模型进行低精度量化相关报错
基本错误都是环境引起的 所以环境很重要 环境 python3 5 cuda10 0 cudnn 7 5 0 TensorRT 6 0 1 onnx 1 3 0 相关错误 错误1 NoneType object has no attribut
Tensorrt
报错解决
YOLO
Aborted (core dumped) Assertion `Engine.getNbBindings() == 4' failed.
记录一次特别粗心的错误 错误代码位置 assert的作用是现计算表达式 expression 如果其值为假 即为0 那么它先向stderr打印一条出错信息 然后通过调用 abort 来终止程序运行 需要 inputname 3 output
Ubuntu
Tensorrt
解决CuDNN runtime版本和编译版本不同的问题
在编译安装好TensorFlow后 可下载示例代码运行 但在执行run all sh时 出现如下错误 该错误意思就是CuDNN的runtime版本和编译时指定的版本不同 2018 05 08 09 00 18 042137 E tensor
深度学习
cuDNN
NVIDIA
Tensorrt
TensorRT C++ 序列化serialize / 反序列化deserialize
序列化Engine serialize the engine then close everything down const std string engine file tensorrt mnist trt nvinfer1 IHost
GPU
Tensorrt
c
深度学习
神经网络
CUDA和TensorRT入门
CUDA 官方教程 CUDA C Programming Guide nvidia com 一 基础知识 首先看一下显卡 GPU 和CUDA的关系介绍 显卡 GPU和CUDA简介 吴一奇的博客 CSDN博客 延迟 一条指令返回的时间间隔 吞
算法部署
计算机视觉
CUDA
Tensorrt
深度学习
tensorrt转换模型进行了哪些操作
对于网络layer graph进行的操作 消除输出未使用的层 消除相当于无操作的操作 卷积 偏置和ReLU运算的融合 具有足够相似参数和相同源张量的运算聚合 例如 GoogleNet v5的初始模块中的1x1卷积 inception结构中同
Tensorrt
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