TensorRT学习笔记~TensorRT基础讲解（转载）

最新推荐文章于 2025-04-28 20:17:20 发布
最新推荐文章于 2025-04-28 20:17:20 发布
阅读量2.7k 收藏 3
点赞数
分类专栏： TensorRT学习 文章标签： TensorRT 加速

TensorRT作为GPU加速解决方案，在深度学习领域有着广泛的应用，其针对许多当下流行的深度学习模型都有简单的API供调用，对应没有集成到内部的自定义深度学习模型，也提供了自定义API，构建TensorRT加速引擎，方便快捷，简单有效。

结合开发者手册以及博客中对TensroRT的简单讲解，可以有效理解TensorRT的构建方法和原理：

https://arleyzhang.github.io/tags/TensorRT/

极智AI | 讲解 TensorRT 显式batch 和 隐式batch
极智视界
07-28 727
大家好，我是极智视界，本文讲解一下 TensorRT 显式batch 和 隐式batch。
极智AI | 讲解 TensorRT Fully Connected 算子
极智视界
07-04 493
大家好，我是极智视界，本文讲解一下 TensorRT Fully Connected 算子。
TensorRT从入门到了解-学习笔记
周陽讀書
04-11 1366
用于高效实现已训练好的深度学习模型的推理过程的SDK内含推理优化器和运行时环境使DL模型能以更高吞吐量和更低的延时运行有C++ Python的API，完全等价可以混用===待续。
【TensorRT】官方快速入门指南（中文）
baidu_32631625的博客
11-01 1668
本文是的中文翻译。
TensorRT详解
最新发布
qq_47898999的博客
04-28 2046
TensorRT推理部署
TensorRT | 入门篇
W1995S的博客
08-19 1958
文章目录Why TensorRTTensorRT部署流程TensorRT之大胃王TensorRT 模型导入流程TensorRT 优化细节TensorRT 部署方法 Why TensorRT 训练对于深度学习来说是为了获得一个性能优异的模型，其主要的关注点在于模型的准确度等指标。推理则不一样，其没有了训练中的反向迭代过程，是针对新的数据进行预测，而我们日常生活中使用的AI服务都是推理服务。相较于训练，推理的关注点不一样，从而也给现在有技术带来了新的挑战： 根据上图可知，推理更关注的是高吞吐率、低响应时间、低
TensorRT部署模型入门（python&C++）
保持分享欲
08-25 3044
在安装好tensorrt环境后，可以尝试使用预训练权重进行转化封装部署，运行以下代码！TensorRT安装指南。
高性能深度学习支持引擎实战——TensorRT
weixin_34290390的博客
04-11 1508
推广：数十款阿里云产品限时折扣中，赶紧点击这里，领劵开始云上实践吧！ 本场技术沙龙回顾链接：TensorRT加速深度学习在线部署 演讲嘉宾简介： 李曦鹏，现任英伟达devTech团队高级软件工程师，毕业于中国科学院过程工程研究所，拥有近10年CUDA/HPC编程经验。主要负责深度神经网络和高性能计算的性能优化。 以下内容根据演讲嘉宾视频分享以及PPT...
TensorRT-LLM中的 Quantization GEMM（Ampere Mixed GEMM）的 CUTLASS 2.x 实现讲解
I good vegetable a!
08-08 1432
这三种Layout变换分别是确保A, B矩阵都可以用128比特去load，从而最大化内存带宽。另外一种Layout就是为了利用上ld.mxtrix高效的去把B矩阵从shared memory取出来，以及最后一种Layout变换就是通过这些算术运算和逻辑运算的去替换掉convert指令。
TensorRT-LLM保姆级教程-快速入门
2401_86435672的博客
09-28 1461
TensorRT-LLM 为用户提供了易于使用的 Python API 来定义大语言模型 (LLM) 并构建 TensorRT 引擎，以便在 NVIDIA GPU 上高效地执行推理。TensorRT-LLM 还包含用于创建执行这些 TensorRT 引擎的 Python 和 C++ 运行时组件。此外，它还包括一个用于与 NVIDIA Triton 推理服务集成的后端；同时， 使用 TensorRT-LLM 构建的模型可以使用使用张量并行和流水线并行在单 GPU 或者多机多 GPU 上执行。
TensorRT学习
Ubuntu18.04局域网共享文件夹，实现win7和Ubuntu本地访问
12-09 945
TensorRT使开发人员能够导入，校准，生成和部署优化的网络。网络可以直接从Caffe导入，也可以通过UFF或ONNX格式从其他框架导入。也可以通过实例化各个图层并直接设置参数和权重以编程方式创建它们。用户还可以使用插件界面通过TensorRT运行自定义图层。 一、 TensorRT核心库中的关键接口： 1. 网络定义（Network Definition）：网络定义接口为应用程序提供了指定网络定义的方法。可以指定输入和输出张量，可以添加层，并且有一个用于配置每种支持的层类型的界面。以及卷积层和循环层等层
TensorRT 学习（1）
JustForYou的博客
01-28 1188
在DL模型的实际部署中，考虑到应用场景和对latency的高要求，出现了inference engine的概念，需要将训练好的各框架的模型部署到inference engine中提升模型的推理效率，可以充分利用硬件计算能力提升设备潜力，TensorRT就是NVIDIA针对GPU开发出的一款inference engine； TensorRT基础概念 关于DL model trainin...
【TensorRT】TensorRT的学习
qq_44747572的博客
01-15 657
文章目录基于TensorRT的神经网络加速方法1 TensorRT介绍2. 加速方法 基于TensorRT的神经网络加速方法 我们计算了视网膜OCT成像中每张图像的采集速度约为0.0083s。这种微秒级的成像速度体现了OCT技术的实时成像特点。但当图像采集完成后，需要传输到计算机进行运动补偿、图像降噪。经过该过程后，上位机显示OCT图像的时间将会升高到秒级，甚至更长。目前，常用的运算加速方法是将程序移植到GPU的CUDA核心。但传统的运动补偿方法，存在步骤冗余、补偿精度低等问题，不能发挥出GPU的高并行运算
用tensorRT入门介绍
zhuguiqin1的专栏
03-31 2764
1. 基本的 TensorRT 工作流程 2. 转换和部署选项 2.1 转换 使用TF-TRT，为了转换 TensorFlow 模型，TensorFlow 集成 (TF-TRT) 提供了模型转换和高级运行时 API，并具有回退到TensorRT 不支持特定运算符的 TensorFlow 实现。 自动模型转换和部署的一个更高效的选项是转换 从 .onnx 文件自动转换 ONNX。使用 ONNX。 ONNX 是一个与框架无关的选项，可以用于将TensorFlow ，PyTorch 等格式的模型转化为ONNX
TensorRT入门
weixin_38256108的博客
08-05 659
初学TensorRT 简介 TensorRT是NVIDIA官方推出的高性能DNN推理软件库，旨在将Caffe、TensorFlow、PyTorch等主流框架上训练的模型在GPU上完成部署优化。 深度学习框架推理的缺陷 原生框架一般对fp16/int8支持不佳； 由于有时延要求，数据batch较小，难以让GPU满载。 TensorRT加速原理 支持fp16/int8，对数值进行精读转换和...
tensorRT：入门
weixin_36049506的博客
11-15 752
TensorRT简介 tensorRT的核心是c++运行库，这个运行库能大大提高网络在gpu上的推理(inference)速度。tensorflow、caffe、pytorch等训练框架更关注网络设计的灵活性，tensorRT能弥补其运行速度的缺陷。tensorRT专门关注对训练好的网络如何优化，以更快的生成结果。 一些训练框架，比如tensorflow，已经集成了tensorRT。另外，tens...
一、TensorRT简介与入门
qq_36936443的博客
04-27 6769
1.TensorRT基本特性和用法 基本特性： 用于高效实现已训练好的深度学习模型的推理过程的SDK 内含推理优化器和运行时环境 使DL模型能以更高吞吐量和更低的延迟运行 有C++和python的API，完全等价可以混用 2. 三种使用TensorRT的方式 2.1 Workflow：使用TensorRT API搭建 一些术语： Builder（网络原数据）：模型搭建的入...
TensorRT系列教程-ONNX基础
二爷的博客
12-13 3645
TensorRT 的核心在于对模型算子的优化（合并算子、利用当前 GPU 特性选择特定的核函数等多种策略），通过 TensorRT，能够在 Nvidia 系列 GPU 上获得最好的性能。TensorRT 模型需要在目标 GPU 上以实际运行的方式选择最优的算法和配置（不同的 GPU 的许多特性的不一样，在特定 GPU 上跑一跑，再知道怎样最快）。也因此 TensorRT 得到的模型只能在特定的环境下运行（编译时的 TensorRT 版本、CUDA 版本、GPU 型号等）。
TensorRT详细入门指南
热门推荐
AI人工智能的海洋
08-02 1万+
TensorRT是可以在NVIDIA各种GPU硬件平台下运行的一个C++推理框架。我们利用Pytorch、TF或者其他框架训练好的模型，可以转化为TensorRT的格式，然后利用TensorRT推理引擎去运行我们这个模型，从而提升这个模型在英伟达GPU上运行的速度。速度提升的比例是比较可观的。TensorRT支持的平台如下。...
TensorRT学习笔记--Ubun
04-02
### 关于TensorRT在Ubuntu上的学习资料 #### 1. TensorRT简介 TensorRT 是 NVIDIA 提供的一个高性能深度学习推理库，能够优化神经网络模型并将其部署到生产环境中[^1]。它通过减少计算量和内存使用来提高推理速度。 #### 2. 开发环境搭建 为了在 Ubuntu 上使用 TensorRT 进行开发，通常需要完成以下几个步骤： - 安装 CUDA 和 cuDNN：这是 TensorRT 的基础依赖项。 - 下载并安装 TensorRT 库及其相关工具。 - 配置 Python 或 C++ 环境以便调用 TensorRT API。 具体操作可以参考官方文档中的说明。 #### 3. ONNX 转 Engine 流程 当从其他框架（如 PyTorch 或 TensorFlow）转换模型至 TensorRT 时，常用的方法是先将模型导出为 ONNX 格式，再利用 TensorRT 工具链生成 engine 文件。以下是基本流程概述： 创建日志记录器实例用于捕获构建过程中的消息输出；初始化 builder 对象负责管理整个引擎创建周期；定义显存分配策略以及指定目标平台架构参数等设置均在此阶段完成[^2]。 ```python import tensorrt as trt def build_engine(onnx_file_path, logger): with trt.Builder(logger) as builder: network_flags = 1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH) with builder.create_network(network_flags) as network,\ builder.create_builder_config() as config,\ trt.OnnxParser(network, logger) as parser: with open(onnx_file_path, 'rb') as model: if not parser.parse(model.read()): for error in range(parser.num_errors): print(parser.get_error(error)) return None config.max_workspace_size = 1 << 30 # 设置最大工作空间大小 return builder.build_serialized_network(network, config) log = trt.Logger() serialized_engine = build_engine("/path/to/model.onnx", log) with open("/path/to/engine.trt", "wb") as f: f.write(serialized_engine) ``` 上述脚本展示了如何加载 ONNX 模型并通过 TensorRT 构建序列化后的 engine 文件。 #### 4. 学习资源推荐 对于希望深入理解 TensorRT 并应用于实际项目的开发者来说，《Deep Learning Inference with TensorRT》是一份非常有价值的指南材料。此外，在线社区论坛和技术博客也提供了大量实践经验分享，比如针对特定版本更新带来的新特性和最佳实践案例分析等内容值得查阅。 ---
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值