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查询Tags标签： tensorrt，共有 11条记录-
windows环境下yolov5导出engine文件用于tensorrt部署
windows环境下yolov5导出engine文件用于tensorrt部署 1、下载安装tensorrt8.2.0.6 tensorrt8.2.0.6下载地址 https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-8x-download 2、tensorrt8.2.0.6python环境安装（对应修改路径即可） 进入cmd conda activate pytorch1.10 d: cd…
2022/3/3 7:17:56 人评论 次浏览 -
Ubuntu20.04配置TensorRT
linux20.04 + CUDA11.3 + cudnn8.2 + TensorRT8.0.1.6 nvidia-smi显示的CUDA版本和nvcc -V得到的CUDA版本会不一致，nvidia-smi显示的是支持的最高的 1.安装CUDA，从官网下载，可下在run的和deb的，按照提示的命令安装，安装完成后/usr/local/cuda*路径下 2.安装cudnn，从…
2022/2/23 7:21:48 人评论 次浏览 -
TensorRT之python版(1)：安装
随着TensorRT8.0版本的发布，windows下也正式支持Python版本了，跟紧NVIDIA的步伐，正式总结一份TensorRT-python的使用经验。 一、底层库依赖 在安装TensorRT前，首先需要安装CUDA、CUDNN等NVIDIA的基本库，如何安装，已经老生常谈了，这里不再过多描述。 关于版本的选择…
2022/2/10 22:15:27 人评论 次浏览 -
TensorRT优化方案图例
TensorRT优化方案图例图 12. TensorRT 循环由循环边界层设置。数据流只能通过下方式离开循环环输出层. 唯一允许的后边缘是第二个输入递归层。图 13. 一个 if 条件构造抽象模型 图 14. 使用控制条件执行 IIf条件输入层 放置图 15. 层执行和在 CPU 端启动的内核。图 16. 内…
2021/12/14 6:16:49 人评论 次浏览 -
TensorRT优化方案图例
TensorRT优化方案图例图 12. TensorRT 循环由循环边界层设置。数据流只能通过下方式离开循环环输出层. 唯一允许的后边缘是第二个输入递归层。图 13. 一个 if 条件构造抽象模型 图 14. 使用控制条件执行 IIf条件输入层 放置图 15. 层执行和在 CPU 端启动的内核。图 16. 内…
2021/12/14 6:16:49 人评论 次浏览 -
Tensorrt一些优化技术介绍
Tensorrt一些优化技术介绍 Figure 1. A quantizable AveragePool layer (in blue) is fused with a DQ layer and a Q layer. All three layers are replaced by a quantized AveragePool layer (in green). Figure 2. An illustration depicting a DQ forward-propagatio…
2021/12/13 6:16:44 人评论 次浏览 -
Tensorrt一些优化技术介绍
Tensorrt一些优化技术介绍 Figure 1. A quantizable AveragePool layer (in blue) is fused with a DQ layer and a Q layer. All three layers are replaced by a quantized AveragePool layer (in green). Figure 2. An illustration depicting a DQ forward-propagatio…
2021/12/13 6:16:44 人评论 次浏览 -
TensorRT——INT8推理
原理为什么要使用INT8推理：更高的吞吐量/处理的fps提高以及更低的内存占用(8-bit vs 32-bit) 将FP32模型转换成INT8模型存在的挑战：更低的动态范围和精度Consider that 32-bit floating-point can represent roughly 4 billion numbers in the interval [-3.4e38, 3.40e…
2021/11/11 23:12:21 人评论 次浏览 -
TensorRT——INT8推理
原理为什么要使用INT8推理：更高的吞吐量/处理的fps提高以及更低的内存占用(8-bit vs 32-bit) 将FP32模型转换成INT8模型存在的挑战：更低的动态范围和精度Consider that 32-bit floating-point can represent roughly 4 billion numbers in the interval [-3.4e38, 3.40e…
2021/11/11 23:12:21 人评论 次浏览 -
tensorrt windows下简易说明
文章目录 前言一、使用流程前言 本文针对王鑫宇大神在github上的项目进行简单windows下的简单说明项目地址： https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx 一、使用流程 1.创建一个控制台程序。 最好是选择release版本+x64这个组合。release是个人习惯，以前被libtorch伤过，…
2021/6/13 7:25:25 人评论 次浏览 -
使用tensorrt 加速Ultra-Fast-Lane-Detection项目
使用tensorrt 加速Ultra-Fast-Lane-Detection项目 运行环境：项目 主机版本(on ubuntu 18.04) AGX版本(Jetson 4.3)cuda 10.0 10.0.130 -cudnn7 7.6.5.32 -tensorrt 7.0.0.11-1+cuda10.0 -pytorch 1.4.0+cu100 1.2.0torchvision 0.5.0+cu100 0.4.0项目地址： https://gite…
2021/4/9 18:57:20 人评论 次浏览
