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2019/02/24 22:02

使用TensorRT加速yolo3

一、TensorRT支持的模型: TensorRT 直接支持的model有ONNX、Caffe、TensorFlow,其他常见model建议先转化成ONNX。总结如下: 1 ONNX(.onnx) 2 Keras(.h5) --> ONNX(.onnx) (https://github.com/onnx/keras-onnx) 3 Caffe(.caffemodel) 4 Darknet(.cfg) --> ONNX(.onnx) (Our tutorial : yolo-v3) 5 TensorFlow(.uff) 二、TensorRT支持的常见运算: Activation(激活函数)、Convolution(卷积运算)、Deconvolution(反卷积运算)、F...

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2020/09/02 08:59

TensorRT:数据预处理

Pytorch测试正常,RT测试不一致,分析了一下,主要是数据的问题导致的差异,记录一下自己的踩坑 1:Pytorch数据:格式-NCHW, 通道顺序-RGB,数值范围-[0-1], 数据类型-float """ Convert a ``PIL Image`` or ``numpy.ndarray`` to tensor. Converts a PIL Image or numpy.ndarray (H x W x C) in the range [0, 255] to a torch.FloatTensor of shape (C x H x W) in the range [0.0, 1.0]. """ 一般会碰到PIL或者cv2...

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2020/08/25 16:44

TensorRT:PoolLayer的padding

A:Pool层无paddging操作 1:stride=1,不会产生截断不整除问题,所以不用考虑向上或者向下取整问题 2:stride>1,可能或产生截断不整除问题 可以使用padding层,补全不能整除的部分   IActivationLayer* relu1 = basicConv2d(network, weightMap, *scale1->getOutput(0), 64, 7, 2, 3, "conv1.");   IPaddingLayer* pad1 = network->addPadding(*relu1->getOutput(0), DimsHW{ 0, 0 }, DimsHW{ 1, 1 });   assert(pad1);   IPooli...

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2020/07/31 13:36

ONNX 介绍及TensorRT部署

ONNX简介 Open Neural Network Exchange(ONNX,开放神经网络交换)格式,是一个用于表示深度学习模型的标准,可使模型在不同框架之间进行转移。 【 ONNX是一种针对机器学习所设计的开放式的文件格式,用于存储训练好的模型。它使得不同的人工智能框架(如Pytorch, MXNet)可以采用相同格式存储模型数据并交互。 ONNX的规范及代码主要由微软,亚马逊 ,Facebook 和 IBM 等公司共同开发,以开放源代码的方式托管在Github上。目前...

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2019/03/12 18:15

TensorRT 5.0 学习笔记(一)

这一系列的学习将从官网的开发者指南翻译加理解开始,如果有什么不对的地方请多指正。 这个直接去官网就可以看到,链接:https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/tensorrt-developer-guide/index.html 一、摘要 TensorRT 5.0.4开发人员指南展示了如何使用C ++和Python API实现最常见的深度学习(网络)层(指实现网络层的删除、合并等操作,有些层在推断阶段是不需要的,有些层是可以合并处理的,后面会讲到)。 它展示了如何...

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2020/01/28 16:41

Ubuntu1804 安装 cuda 、cudnn、TensorRT

https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1804&target_type=deblocal 方法一: Run file 安装  wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/10.2/Prod/local_installers/cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run sudo sh cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run ========================= 方法二:Deb 安装 Download Installer for Linux U...

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2020/09/17 15:50

TensorRT:Conv + BN 融合

首先在复习一下BN公式:官方文档 4个参数:均值,方差,gamma,beta 再在复习一下conv公式: 一般是conv以后接的是BN,所以conv输入x,输出y; BN的输入就是y. 把y带入BN的计算公式: 所以,会得到conv+bn融合以后的权重w和偏置bias <

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2019/03/15 20:02

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构建器根据网络结构创建一个优化运行引擎; 序列化和反序列化这个引擎,以便在运行时快速重建; 将数据加载到引擎中来完成推断。 从本质上讲,C ++ API和Python API在应用领域来讲应该完全相同。 C ++ API能够用于任何性能要求高的场景,以及安全性...

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2018/04/24 15:58

Ubuntu16.04安装TensorRT及相关错误

其实很好安装,直接移步官网的安装文档就可以了 https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/tensorrt-install-guide/index.html 请注意在Ubuntu上安装Jetson-inference时遇到的一下错误也是没有安装TensorRT导致的 /usr/bin/ld: warning: libcudnn.so.7, needed by /usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/5/../../../../lib/libnvinfer.so, not found (try using -rpath or -rpath-link) /usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/5/../../../../...

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2018/05/03 20:00

初见-TensorRT简介<转>

下面是TensorRT的介绍,也可以参考官方文档,更权威一些:https://developer.nvidia.com/tensorrt 关于TensorRT首先要清楚以下几点: 1. TensorRT是NVIDIA开发的深度学习推理工具,只支持推理,不支持训练;目前TensorRT3已经支持Caffe、Caffe2、TensorFlow、MxNet、Pytorch等主流深度学习库; 2. TensorRT底层针对NVIDIA显卡做了多方面的优化,不仅仅是量化,可以和 CUDA CODEC SDK 结合使用,也就是另一个开发包DeepStream; ...

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01/11 11:03

TensorRT和PyTorch模型的故事

点击上方“视学算法”,选择加"星标"或“置顶” 重磅干货,第一时间送达 作者丨伯恩legacy 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/88318324 编辑丨极市平台 一.简介 TensorRT是Nvidia公司出的能加速模型推理的框架,其实就是让你训练的模型在测试阶段的速度加快,比如你的模型测试一张图片的速度是50ms,那么用tensorRT加速的话,可能只需要10ms。当然具体能加速多少也不能保证,反正确实速度能提升不少。但是TensorRT坑爹的地方在...

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发表于软件架构专区
02/01 00:23

基于TensorRT量化部署YOLOV5s 4.0模型

【GiantPandaCV导语】本文为大家介绍了一个TensorRT int8 量化部署 yolov5s 4.0 模型的教程,并开源了全部代码。主要是教你如何搭建tensorrt环境,对pytorch模型做onnx格式转换,onnx模型做tensorrt int8量化,及对量化后的模型做推理,实测在1070显卡做到了3.3ms一帧!开源地址如下:https://github.com/Wulingtian/yolov5_tensorrt_int8_tools,https://github.com/Wulingtian/yolov5_tensorrt_int8。欢迎star。 0x0. YOLOV5简...

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2019/05/12 09:31

tensorRT C++ API

核心的C++ API包含在 NvInfer.h 中。 有四个关键的API如下: 1、Bulider API Builds an engine from a network definition。build与网络相关的engine. 2、Execution API Context for executing inference using an engine。执行前向计算using engine。 3、Network Definition API A network definition for input to the builder。网络的定义。 4、Plugin API Plugin class for user-implemented layers。用户自己实现的层。 命...

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2020/12/22 12:34

win10下在vs2015上进行yolov5 TensorRT加速实践

文章目录 1、安装环境 2、生成yolov5s.wts文件 3、vs2015环境搭建 4、TensorRt加速实现 1、安装环境 CUDA10.2 TensorRT7.2 OpenCV3.4(工程中已给出,不需安装) vs2015 下载相关工程:https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx.git 2、生成yolov5s.wts文件 在生成yolov5s.wts前,首先需要下载模型。同时,需要我们安装ultralytics/yolov5环境。这里可以参考网上其它文章或github教程进行配置安装,这里不详加说明。 将tensorr...

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发表于大前端专区
2019/02/17 23:53

kaggle mnist 使用 tensorRT的lenet5的pb文件

原文链接: kaggle mnist 使用 tensorRT的lenet5的pb文件 上一篇: tf 使用tfe 计算任意大小图像的面积 下一篇: tf 不同优化器使用不同学习率的效果 下载 pb文件和csv文件 https://download.csdn.net/download/qq_35516360/10962060 网络结构十分简单 查看网络结构,使用自带的文件预测 使用十张测试图片,结果完全符合 import tensorflow as tf from tensorflow.python.tools.import_pb_to_tensorboard import import_to_tensor...

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2019/08/10 16:48

(原)pytorch中使用TensorRT

转载请注明出处: https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/11332155.html 代码网址: https://github.com/darkknightzh/TensorRT_pytorch 参考网址: tensorrt安装包的sample/python目录 https://github.com/pytorch/examples/tree/master/mnist 此处代码使用的是tensorrt5.1.5 在安装完tensorrt之后,使用tensorrt主要包括下面几段代码: 1. 初始化 import tensorrt as trt import pycuda.driver as cuda import pycuda.au...

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2019/05/11 17:35

TensorRT Development document (C++)

网页版文档网址:https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/tensorrt-developer-guide/index.html#install 关于API: C++ API可以可以应用在性能要求、安全要求更为严格的场景中,Python API的好处在于便于数据的预处理。 详细的API: https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/tensorrt-api/index.html C++ API: 1、首先需要创建一个ICudaEngine类型的对象,这个对象是engine。engine的创建有两种方式: 在导入用户model的网络...

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2020/10/01 19:09

加速深度学习在线部署,TensorRT安装及使用教程

向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 1 什么是TensorRT 一般的深度学习项目,训练时为了加快速度,会使用多GPU分布式训练。但在部署推理时,为了降低成本,往往使用单个GPU机器甚至嵌入式平台(比如 NVIDIA Jetson)进行部署,部署端也要有与训练时相同的深度学习环境,如caffe,TensorFlow等。由于训练的网络模型可能会很大(比如,inception,resnet等),参数很多,而且部署端的机...

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