TensorFlow模型转换为TensorRT的图像分类项目

TensorFlow模型转换为TensorRT的图像分类项目

tf_to_trt_image_classification Image classification with NVIDIA TensorRT from TensorFlow models. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tf/tf_to_trt_image_classification

项目基础介绍

本项目是由NVIDIA-AI-IOT团队创建的一个开源项目，旨在帮助开发者将TensorFlow模型转换为TensorRT引擎，从而在NVIDIA Jetson平台上实现更高效的图像分类任务。该项目主要使用Python、Cuda和C++编程语言。

核心功能

项目的主要功能是将TensorFlow的预训练模型转换为TensorRT引擎，以便在NVIDIA Jetson TX2等硬件平台上优化模型的执行效率。转换后的TensorRT模型可以在保持准确度的同时，实现更快的推理速度和更低的功耗。具体功能包括：

• 下载和转换预训练的TensorFlow模型为冻结图（frozen graph）。
• 将冻结图转换为TensorRT引擎。
• 提供示例程序，用于执行TensorRT引擎对图像进行分类。
• 提供基准测试脚本，用于比较TensorFlow模型和TensorRT模型的性能。

最近更新的功能

项目最近的更新主要包括以下几个方面：

• 优化了模型转换脚本，提高了转换效率和稳定性。
• 增加了对更多TensorFlow模型的支持，包括Inception系列、ResNet系列和MobileNet系列等。
• 更新了文档，提供了更详细的安装指南和使用说明。
• 修复了在特定环境下可能出现的bug，提升了项目的兼容性。

通过这些更新，项目不仅提高了用户体验，还扩展了模型转换的范围，使得更多开发者能够利用TensorRT技术优化自己的图像分类应用。

tf_to_trt_image_classification Image classification with NVIDIA TensorRT from TensorFlow models. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tf/tf_to_trt_image_classification