机器学习笔记 - windows基于TensorRT的UNet推理部署

本文详细介绍了如何在Windows上使用TensorRT进行UNet模型的推理部署,从TensorRT下载到模型转换、构建推理引擎及性能提升,分享了从hdf5到onnx的转换过程,以及解决在部署中遇到的兼容性和效率问题。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

一、TensorRT简介

        NVIDIA TensorRT是一个用于高性能深度学习推理的平台。TensorRT适用于使用CUDA平台的所有NVIDIA GPU。所以如果需要基于TensorRT部署,至少需要一个NVIDIA显卡,算力5.0以上,比Maxwell更新的架构,可以参考下表。

CUDA GPUs - Compute Capability | NVIDIA Developerhttps://developer.nvidia.com/cuda-gpus#compute

        需要安装cuda、cudnn。还用到了到了OpenCV,这里是基于TensorRT的c++的api。

二、TensorRT下载

1、Tenso

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