tensorrt 模型转换

最新推荐文章于 2025-09-24 11:54:34 发布
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本文介绍如何使用 trtexec 工具将 ONNX 格式的模型转换为 TensorRT 引擎支持的 TRT 格式，并启用 FP16 精度优化。此过程涉及模型文件的输入路径与转换后引擎文件的保存路径。

/usr/src/tensorrt/bin/trtexec --onnx=*.onnx --fp16 --saveEngine=*.trt

【深度学习】TensorRT模型转换环境
q742971636的博客
06-18 1041
要在 Ubuntu 22.04 LTS 上使用 TensorRT 将模型转换为 TensorRT 格式，您需要安装一些必要的环境和依赖项。如果以上步骤均成功完成，您应该可以在 Ubuntu 22.04 上使用 TensorRT 将模型转换为 TensorRT 格式并运行推理任务。
TensorRT8——ONNX转trt
xiaohu的博客
04-28 6027
CUDA安装 首先需要确保正确安装CUDA，安装后通过nvcc -V验证是否安装。 下载TensorRT https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-8x-download
tensorrt_models:该项目旨在通过python在TensorRT上进行cpp推理
05-18
Python中的TensorRT推理 该项目旨在通过tensorRT通过其C ++ API为NN提供快速推理，而无需任何C ++编程。 使用您可爱的python。 例子 重要的 当前支持CUDA 10.2，TensorRT 7.1.3.4和TensorRT 7.2.1.6。 也是CUDA 11.1和TensorRT 7.2.2 制作说明 Windows预构建说明： 安装Visual Studio 然后安装CUDA（确保VS版本满足cuda要求 建造： 下载TensorRT库并解压缩。 git clone-递归 cd tensorrt_models 打开CmakeLists.txt并更改TensorRT的include和lib路径。 点安装。 预构建包 那么你就可以： from tensorrt_models import TRTModel model = TRTModel
Transformers模型导出：ONNX、TensorRT格式转换指南
最新发布
gitblog_00167的博客
09-24 513
你是否正在寻找将Hugging Face Transformers模型导出为ONNX或TensorRT格式的完整解决方案？本文将从环境配置、模型导出到性能优化，全面覆盖Transformers模型部署流程，帮助你解决生产环境中的推理效率问题。读完本文后，你将掌握：ONNX格式转换全流程、TensorRT优化关键技术、常见错误解决方案以及不同格式的性能对比分析。 ## 环境准备与依赖安装 ###...
TRT（TensorRT）格式的模型与.pth或.pt格式、onnx格式模型区别与联系
Vingnir的博客
09-16 4795
这是一个开放的模型表示格式，允许在不同的深度学习框架之间交换模型，如PyTorch、TensorFlow、Caffe2等。主要为NVIDIA GPU优化，对于使用不支持的层或操作的模型，可能需要额外的工作来进行转换。当你想在NVIDIA GPU上进行高性能的推理时使用，特别是在生产环境或嵌入式设备上。设计为跨框架的，但并不是所有的模型和操作都能轻松地转换为ONNX或从ONNX转换。当你想在不同的框架之间移动模型或使用支持ONNX的工具和平台时使用。当你想继续训练或在PyTorch中进行推理时使用。
TensorRT端测模型TensorFormat输入输出格式详解
二爷的博客
10-31 1001
相信很多刚入门从事端测模型部署的输入输出格式存在和我一样的困惑，参见这个文件中TensorFormat类以kHWC8举例//!//!//!//!//!//!kHWC8 = 2,根据描述，解释如下：内存布局的维度顺序为 [N][H][W][(C+7)/8*8]，即先按批量大小 N 分组，然后按高度 H 和宽度 W 排列，最后按照每个通道数 C 被 8 整除后加 7 再向上取整后乘以 8 来确定内存大小。在内存中，张量的坐标 (n, c, h, w) 对应于数组下标 [n][h][w][c]。
TensorRT模型转换程序及用法
tongshen的博客
12-18 2651
TensorRT模型转换程序及用法 文章目录TensorRT模型转换程序及用法TensorRT转化模型程序编译依赖TensorRT转化模型用法TensorRT转化onnx模型为engine文件TensorRT转化caffe模型为engine文件TensorRT转化onnx模型为engine文件engine对象的一些属性 TensorRT转化模型程序 TensorRT 5.1.5.0 #includ...
pt直接转trt文件（tensorrt）
oyjwin的博客
06-11 2807
1.需要第三方库torch2trt；pip install torch2trt; 2.from torch2trt import torch2trt 导入api 3.代码示例
TensorRT模型转换与优化工具集_专注于深度学习模型的高效部署与性能优化_提供ONNX到TensorRT的完整转换流程_支持FP32_FP16_INT8多种精度模式_包含yol.zip
08-18
TensorRT模型转换与优化工具集是一个强大的工具，它不仅支持多种深度学习模型的高效部署，还提供了丰富的优化选项，使得开发者可以根据具体需求进行选择。对于希望在NVIDIA GPU上部署深度学习应用的开发者而言，这一...
tensorrt模型转换失败
02-18
### TensorRT 模型转换失败的原因及解决方案 #### 模型文件格式不兼容 确保用于转换的模型文件格式正确并被 TensorRT 支持。如果源框架导出的中间表示（如 ONNX 文件）不符合 TensorRT 所需的标准，则可能导致转换...
yolov5训练与tensorrt模型转换
Ayu___的博客
06-20 1828
参考：https://github.com/ultralytics/yolov5 3、准备自己的数据集（VOC格式） （1）创建vehicle_dataset文件夹（名字可以自定义），目录结构如下，将之前labelImg标注好的xml文件和图片放到对应目录下 vehicle_dataset –labels #存放标注转换格式后的txt文件（后面再进行生成） –images # 存放图片 –Annotations # 存放图片对应的xml文件 –ImageSets/Main #之后会在Main文件夹内自动生
Python-基于NVIDIATensorRT利用来自TensorFlow模型的进行图像分类
08-11
基于NVIDIA TensorRT利用来自TensorFlow模型的进行图像分类
Pytorch-Onnx-Tensorrt模型转换教程案例
weixin_44533869的博客
06-10 1261
Pytorch-Onnx-Trt
模型部署入门教程（七）：TensorRT 模型构建与推理
qq_39967751的博客
07-29 6402
模型部署入门教程继续更新啦！相信经过前几期的学习，大家已经对 ONNX 这一中间表示有了一个比较全面的认识，但是在具体的生产环境中，ONNX 模型常常需要被转换成能被具体推理后端使用的模型格式。本篇教程我们就和大家一起来认识大名鼎鼎的推理后端 TensorRT。...
《深度解析 trtexec》TensorRT 的强大推理优化工具
深耕CV
02-08 1690
trtexec 是 NVIDIA TensorRT 提供的一个命令行工具，用于测试和优化深度学习模型的推理性能。它支持多种模型格式（如 ONNX、Caffe 等），并允许用户在不同的 GPU 上进行推理测试。
TensorRT介绍及使用
qxqsunshine的博客
12-30 3016
tensorRT部署前期，engine生成方式
TensorRT推理——（三）转换成TensorRT模型、部署C++版
weixin_39263657的博客
05-16 5170
使用TensorRT推理肯定是在英伟达GPU环境上进行推理的。
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