线上预测TensorRT

最新推荐文章于 2025-05-02 18:36:56 发布
最新推荐文章于 2025-05-02 18:36:56 发布
阅读量201 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： GPU 算法工程
原文链接：https://www.cnblogs.com/gezhuangzhuang/p/11661924.html

TensorRT入门

模型量化，动态内存优化，层的融合（横向融合，纵向融合），根据不同的输入大小模型大小设备类型选用不同的计算方法，多Stream并行；

多框架集成：支持Tensorflow, Matlab, ONNX

yolov7 onnx tensorrt 批量预测 全网首发
jacke121的专栏
09-07 1901
yolov7 onnx tensorrt 批量预测尝试
AI模型工业部署：综述【常用的部署框架：TensorRT、Libtorch】【常见提速方法：模型结构、剪枝、蒸馏、量化训练、稀疏化】【常见部署流程：onnx2trt】【常见服务部署搭配】
u013250861的博客
05-08 6764
作为深度学习算法工程师，训练模型和部署模型是最基本的要求，每天都在重复着这个工作，但偶尔静下心来想一想，还是有很多事情需要做的： 模型的结构，因为上线业务需要，更趋向于稳定有经验的，而不是探索一些新的结构 模型的加速仍然不够，还没有压榨完GPU的全部潜力 一、AI部署 AI部署的基本步骤： 训练一个模型，也可以是拿一个别人训练好的模型 针对不同平台对生成的模型进行转换，也就是俗称的parse、convert，即前端解释器 针对转化后的模型进行优化，这一步很重要，涉及到很多优化的步骤 在特定的平台(嵌入
PaddleClas-图像分类模型TensorRT预测评估
Hello World
05-17 3110
简介 在之前介绍分类模型的时候，大家除了比较精度之外，一般还会比较flops和params这两个参数，flops表示计算量，可以间接反映推理速度，params表示参数量，可以反映存储大小。但是有一个问题，flops相同的两个网络，它们的推理速度并不一定是相同的，因为可能有内存拷贝、通道拆分操作等其他差异。因此最好的方法就是直接在机器上预测，统计下耗时。 T4 GPU是可用于模型推理的GPU显卡，支持TensorRT、FP32/FP16等多种推理类型，PaddleClas在其文档中给出了T4 GP上不同模型
TensorRT详解
qq_47898999的博客
04-28 2266
TensorRT推理部署
2021-01-15 利用TensorRT进行预测
weixin_42644062的博客
01-15 520
https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/developer-guide/index.html#build_engine_python 3.5.Performing Inference In Python The following steps illustrate how to perform inference in Python, now that you have an engine. Procedure Allocate some h.
python+tensorrt的预测
sdhdsf132452的博客
04-18 469
按照教程安装即可。
TensorRT 学习（1）
JustForYou的博客
01-28 1191
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...
AI算法模型线上部署方法总结
SeafyLiang的博客
11-08 1万+
AI算法模型线上部署方法总结一、机器学习算法线上部署方法1.1 三种场景1.2 如何转换PMML，并封装PMML1.3 接下来说一下各个算法工具的工程实践1.3.1 python模型上线：我们目前使用了模型转换成PMML上线方法。1.3.2 R模型上线-这块我们用的多，可以用R model转换PMML的方式来实现。1.3.3 Spark模型上线-好处是脱离了环境，速度快。1.4 只用Linux的Shell来调度模型的实现方法—简单粗暴1.5 说完了部署上线，说一下模型数据流转的注意事项二、机器学习算法的部署
Agent 行为预测建模全解：Transformer vs LSTM 架构对比与实战优化路径
努力分享一些人工智能、计算机视觉、影像等相关的知识干货！
05-02 1184
智能 Agent 的行为预测模块作为系统中的先验推理机制，直接影响决策质量与资源调度效率。本文聚焦 LSTM 与 Transformer 两类主流序列建模结构，在行为预测任务中的架构特性、建模能力、泛化性能与工程部署表现展开深度对比。通过真实业务案例构建统一实验基线，系统呈现两者在状态建模、长序列依赖处理、预测精度与训练稳定性上的表现差异，并结合工程实践总结各模型在实际部署中的优化路径与适用场景，为智能体系统构建更高效、稳定、可控的预测能力提供参考。
TensorRT Analysis Report分析报告
吴建明wujianming_110117
11-06 408
TensorRT Analysis Report 一．介绍 TensorRT是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。TensorRT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Tensorflow、Caffe、Mxnet、Pytorch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。 TensorRT 是一个C++库，从 T
MATLAB实现基于TCN-BiLSTM时间卷积神经网络结合双向长短期记忆网络进行多特征分类预测的详细项目实例（含完整的程序，GUI设计和代码详解）
最新发布
05-19
内容概要：本文档详细介绍...实验结果显示，经过INT8量化和TensorRT优化后，批量推理吞吐较原生MATLAB提升近三倍，线上AUC持续稳定。面向未来，团队计划扩展多模态输入、联邦学习与可解释性方案，持续巩固核心竞争力。
机器学习线上预测流程和方案
hijk7的博客
04-06 575
我们知道模型通过离线方式训练出来后，怎么进行预测呢？如何在线上实时打分。 ​ 我们可以将模型结果转为一种叫pmml的格式文件，然后交由openscoring的Web 服务组件来进行线上打分预测。openscoring是一套解决方案（官网是openscoring.io），github上有一位叫vruusmann的大神基于opencoring的组件，实现了一套REST Web服务，用于R，Scikit...
ultra fast lane detection 使用tensorRT加速预测（python+C++版本）
nieji3057的博客
02-21 3414
将ufld训练的pytorch模型转换成TRT格式模型使用tensorrt加速运行，目前只完成了使用python版本测试使用，后续会继续探索部署到 nvidia xavier,使用C++完成整个部署流程。 主要参考大神写的工具：https://github.com/KopiSoftware/TRT_Ultra_Fast_Lane_Detect 目录 环境安装 转模型 测试 环境安装 首先需要安装UFLD官方指导中要求的环境以及上边TRT项目中要求的环境，另外需要安装Tensorrt环境
YOLOv5(PyTorch)目标检测实战：TensorRT加速部署
03-24
PyTorch版的YOLOv5是高性能的实时目标检测方法。 TensorRT是针对英伟达GPU的加速工具。本课程讲述如何使用TensorRT对YOLOv5进行加速和部署。   本课程的YOLOv5使用ultralytics/yolov5，分别在Ubuntu和windows10系统上做TensorRT加速和部署演示。课程内容包括：原理篇（YOLOv5网络架构与组件、TensorRT基础、TensorRT INT8量化、tensorrtx介绍、CUDA编程方法）、实践篇（Ubuntu和Windows10系统上的TensorRT部署演示）、代码解析篇（YOLOv5的TensorRT加速的代码解析） 。本课程提供注释后的YOLOv5的TensorRT加速代码。 除本课程《YOLOv5(PyTorch)目标检测实战：TensorRT加速部署》外，本人推出了有关YOLOv5目标检测的系列课程。请关注该系列的其它视频课程，包括：《YOLOv5(PyTorch)目标检测实战：训练自己的数据集》Ubuntu系统：https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/30793Windows系统：https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/30923《YOLOv5(PyTorch)目标检测：原理与源码解析》https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/31428《YOLOv5(PyTorch)目标检测实战：Flask Web部署》https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/31140
TensorRT介绍
热门推荐
陶将的博客
03-03 4万+
TensorRT 文章目录TensorRT训练和推理的区别TensorRTTensorRT 优化和性能TensorRT 工作原理Python APIImporting TensorRT Into PythonCreating A Network Definition In PythonBuilding An Engine In PythonSerializing A Model In PythonPerforming Inference In PythonexamplesWorking With Mixed
18.5使用tensorrt加速tensorflow的预测/前向传播速度
u010397980的博客
01-12 5879
本文接着前面的18.1至18.3博客。 nvidia推出的tensorrt可以加速前向传播的速度。本文采用tensorflow训练好的mobilenetv2模型进行测试，按照前面博客我们已经可以把训练好的模型转为.pb的格式了，这里的tensorrt就是对.pb文件进行加速。 一、tensorrt安装 安装方法参考https://developer.download.nvidia.com/c...
paddlepaddle TensorRT安装，TensorRT加速GPU预测
qq_15821487的博客
02-16 6327
TensorRT TensorRT是Nvidia公司出的能加速模型推理的框架，其实就是让你训练的模型在测试阶段的速度加快，比如你的模型测试一张图片的速度是50ms，那么用tensorRT加速的话，可能只需要10ms。当然具体能加速多少也不能保证，反正确实速度能提升不少。 注意，直接看对应的官方文档，是最有效，最准确的方式。 参考文章： https://blog.youkuaiyun.com/feedinglife/article/details/120848119 https://zhuanlan.zhihu.com/
NLP 新闻标题分类 技术应用：Fasttext + Jieba + RoBERTa + XLNET 项目描述：针对新闻资讯场景，为满足用户个性化阅读需求，通过内嵌短文本自动多分类子任 务，精准筛选并推荐用户感兴趣的新闻，进而提升新闻平台的点击量、订阅量和付费量。 参与内容： 1.数据整理：对超10万条新闻标题数据进行系统统计，全面分析其数量及类别分布情况。运 用Jieba 分词工具，对训练集、验证集和测试集进行精细预处理，处理效率达到每小时5000 条数据，有效提升数据质量，为后续模型训练奠定坚实基础。 2.数据训练：采用随机森林和Fasttext模型开展快速评估与预测工作。通过多次迭代训练， 在验证集上随机森林模型准确率达到75%，Fasttext模型达到80%，快速确定项目的初步可行 性和方向。 3.模型优化：实施量化模型策略，引入RoBERTa和XLNET进行知识蒸馏。在量化过程中，不断 调整参数，使模型在保持较高准确率的同时，存储空间大幅缩减。知识蒸馏阶段，深入研究模 型间的知识传递机制，优化蒸馏过程。 工作成果： 1.量化模型成效：量化后，模型精确率从93.64%微降至91.92%，但模型所占空间从409.2M 锐减至152.6M，减少了约63%，极大提升了模型存储和传输效率。 2.知识蒸馏成果：蒸馏后，模型精确率为91.25% ，而模型空间大幅压缩至23.1M，仅为原来 的5.6%左右，显著降低了模型部署成本，同时在保证一定精度的情况下，提升了模型的运行 效率。
03-08
还需要检查是否有遗漏的技术点，比如是否进行了超参数调优，使用了什么样的硬件环境，模型部署的具体方式（如转换为ONNX，使用TensorRT优化），或者如何处理实时推理的延迟问题。这些细节可以增强项目的可信度和技术...
评论
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