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RSS订阅原创 深度学习模型部署TensorRT加速（十）：TensorRT部署分析与优化方案（一）
模型推理性能分析：使用工具如TensorRT Profiler、PyTorch Profiler、TensorFlow Profiler等，可以对模型的推理性能进行详细分析，包括推理时间、内存占用、吞吐量等指标。这些工具可以帮助确定模型中的瓶颈，进而优化模型和系统配置。经过上述学习，已经掌握了tensorrt的优化方案以及优化指标。可以针对性地对模型采取不同的优化方案进行改进，下章将介绍如何利用tensorrt提供的API进行性能数据和改进部署方案！！！！
2023-09-15 09:48:38
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原创 深度学习模型部署TensorRT加速（十一）：TensorRT部署分析与优化方案（二）
经过整个篇幅学习，相信大家已经掌握了tensorrt的整套开发流程。！！！PS:纯粹为学习分享经验，不参与商用价值运作，若有侵权请及时联系！！！
2023-09-15 09:48:27
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原创 深度学习模型部署TensorRT加速（九）：TensorRT部署TransFormer模型
经过上述几章的学习，已经掌握了tensorrt的部署原理与实际操作。然而这只是最表面层的部署工作，实际部署过程中还会涉及对性能进行分析，并且针对性对模型进行改进，下章将逐步介绍如何利用tensorrt进行性能推理和优化部署方案！！！！PS:纯粹为学习分享经验，不参与商用价值运作，若有侵权请及时联系！！！
2023-09-07 08:53:28
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原创 深度学习模型部署TensorRT加速（八）：TensorRT部署目标检测YOLOv5,YOLOv7模型
本节将展示如何部署一个深度学习目标检测模型，以最火热的YOLO系列为例进行具体展示。
2023-09-07 08:53:12
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原创 深度学习模型部署TensorRT加速（七）：TensorRT部署图像分类模型
准备阶段环境设置：确保已经安装了 TensorRT、CUDA 和其他必要的依赖。模型转换：如果模型不是 ONNX 格式，需要将其转换为 ONNX 格式。许多深度学习框架（如 PyTorch、TensorFlow）都提供了工具或方法来进行这一转换。部署阶段加载 ONNX 模型：使用 TensorRT 的 API 加载 ONNX /WTS格式的模型。优化模型：TensorRT 会对模型进行一系列优化，以提高推理速度。这通常包括层融合、精度调整等。生成引擎。
2023-09-07 08:52:32
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原创 深度学习模型部署TensorRT加速（六）：TensorRT部署自定义CNN模型
目前比较成熟的分类模型有VGG（Visual Geometry Group）、ResNet（Residual Network）、InceptionNet、MobileNet、DenseNet、SqueezeNet等，根据不同的应用场景和需求可以选择最适合的模型进行分类部署。并且此类模型一般具有成熟的封装库，可以直接在Torch上调用。而且针对不同模型，官方都给出了操作实例，可以直接搜索相关经典模型代码进行解析。
2023-09-06 09:57:34
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原创 深度学习模型部署TensorRT加速（五）：TensorRT部署流程及基本使用
目录篇章五：TensorRT的应用场景及部署模块应用一、TensorRT 部署流程：二、构建ResNet 模型部署及推理PS:纯粹为学习分享经验，不参与商用价值运作，若有侵权请及时联系！！！下一篇内容预告：深度学习模型部署TensorRT加速（六）：TensorRT部署自定义CNN模型深度学习模型部署TensorRT加速（七）：TensorRT部署一个图像分类模型深度学习模型部署TensorRT加速（八）：TensorRT部署目标检测YOLO模型回顾：深度学习模型部署TensorRT加速（三）： Tenso
2023-09-06 09:57:25
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原创 深度学习模型部署OpenVINO加速--OpenVINO部署YOLOv5,YOLOv7模型
OpenVINO工具套件全称是OpenVisualInference &NOptimization，是Intel于2018年发布的，开源、商用免费、主要应用于计算机视觉、实现神经网络模型优化和推理计算(Inference)加速的软件工具套件。由于其商用免费，且可以把深度学习模型部署在英尔特CPU和集成GPU上，大大节约了显卡费用，所以越来越多的深度学习应用都使用OpenVINO工具套件做深度学习模型部署。OpenVINO是一个开源工具包，可优化和部署深度学习模型。
2023-09-06 09:57:08
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原创 深度学习模型部署TensorRT加速（四）：TensorRT的应用场景及部署模块应用
它提供了一套工具和接口，可以进行权重和激活的量化，并在优化过程中应用量化技术，以实现高效的深度学习推理。在自动调优层中，TensorRT会根据硬件平台的特性和配置，自动尝试不同的卷积算法和参数，然后进行性能评估和比较。自动调优层在TensorRT的优化过程中发挥着重要作用，它可以针对不同的硬件平台和配置选择最佳的卷积算法和参数，以实现最优的推理性能。通过优化和部署深度学习模型，TensorRT可以提供快速、低功耗的推理能力，使得在资源受限的设备上进行实时的边缘推理成为可能。
2023-09-05 10:17:03
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原创 深度学习模型部署TensorRT加速（三）： TensorRT模型部署及优化
TensorRT是NVIDIA开发的一个高性能的深度学习推理（Inference）优化器，可以为深度学习应用提供低延迟、高吞吐率的部署推理。可用于对超大规模数据中心、嵌入式平台或自动驾驶平台进行推理加速。TensorRT现已能支持等几乎所有的深度学习框架，将TensorRT和NVIDIA的GPU结合起来，能在几乎所有的框架中进行快速和高效的部署推理。从 TensorRT 3 开始，提供C++ API和Python API。可为深度学习推理应用进行加速。
2023-09-05 10:16:42
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原创 深度学习模型部署TensorRT加速（二）：CUDA编程介绍
目录篇章二：CUDA编程介绍（简易版）一、CUDA编程简介二、CUDA中的线程与线束三、CUDA编程示例代码总结参考资料CUDA是由NVIDIA推出的并行计算架构，可充分利用GPU的并行计算引擎，以更高效地解决复杂计算问题。CUDA编程模型是一种异构计算模型，涉及CPU（主机）和GPU（设备）的协同工作。在CUDA中，主机代表了CPU及其内存，而设备代表了GPU及其内存。CUDA程序包含主机程序和设备程序，分别在CPU和GPU上执行。主机和设备之间可以进行数据通信，以便在它们之间传输数据。
2023-09-04 20:56:03
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原创 Yolov 8源码超详细逐行解读+ 网络结构细讲(自我用的小白笔记)
以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了源码结构，后面还会持续更新讲解，由于这次写的太多了，怕大家看不过来。过段时间继续拆封代码并尝试用常见的pytorch原始框架复现缩减版yolov8。也许上面还有很多错误，欢迎大家指正！！！t=N658t=N658完整且详细的Yolov8复现+训练自己的数据集_咕哥的博客-优快云博客https://blog.youkuaiyun.com/chenhaogu/article/details/131161374?二、
2023-07-19 23:27:25
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原创 Efficientdet的复现+训练自己的数据集
efficientnet在工业检测展现出了极其强大的检测效果，与yolov3和yolov5为同一竞争赛道，曾连续霸版6个月以上，而已efficientnet为基础的其他改进模型在工业检测上也表征出适用性。官方源码的框架是基于tensortflow的，且复现的精度远远不及论文提及的精度。zylo117改进的pytorch代码在更容易复现，也更容易学习。复现源码：Yet-Another-EfficientDet-Pytorch/tutorial/train_logo.ipynb at master · zylo
2023-06-30 11:00:09
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原创 完整且详细的Yolov8复现+训练自己的数据集
datasets|-images|--train|--val|--test|-labels|--train|--val|--test1.Yolo要求的数据标签为.txt2.与Yolov7 和v5 一样，可以使用labelme标注数据集，yolov8支持多种数据集格式，我是采用上面的格式跑通了，具体制作的过程可参考：(60条消息) YOLOv5系列 1、制作自己的数据集_yolov5数据集制作_冯璆鸣的博客-优快云博客。
2023-06-20 10:15:13
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空空如也
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