TensorRT是NVIDIA开发的深度学习推理工具，只支持推理，不支持训练 引

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#深度学习 #pytorch #人工智能

TensorRT是NVIDIA为深度学习推理优化的工具，它不支持训练，但能与多种框架如Caffe、TensorFlow等集成。TensorRT针对NVIDIA显卡进行了多方面优化，并能与CUDACODECSDK结合，适用于DeepStream开发。该工具独立于深度学习框架，通过解析模型文件进行推理，无需额外安装库。
. TensorRT是NVIDIA开发的深度学习推理工具，只支持推理，不支持训练；   目前TensorRT3已经支持Caffe、Caffe2、TensorFlow、MxNet、Pytorch等主流深度学习库；
2. TensorRT底层针对NVIDIA显卡做了多方面的优化，不仅仅是量化，可以和 CUDA CODEC SDK 结合使用，    也就是另一个开发包DeepStream；  
3. TensorRT独立于深度学习框架，通过解析框架文件来实现，不需要额外安装DL库；
NVIDIA TensorRT简介
jiao_mrswang的博客
10-28 1495
NVIDIA tensorRT
TensorRT 开始
GoCoding
01-12 880
TensorRT 是 NVIDIA 自家的高性能推理库，其 Getting Started 列出了各资料入口，如下： 本文基于当前的 TensorRT 8.2 版本，将一步步介绍从安装，直到加速推理自己的 ONNX 模型。 安装 进 TensorRT 下载页 选择版本下载，需注册登录。 本文选择了 TensorRT-8.2.2.1.Linux.x86_64-gnu.cuda-11.4.cudnn8.2.tar.gz，可以注意到与 CUDA cuDNN 要匹配好版本。也可以准备 NVIDIA Docker
TensorRT: NVIDIA的高性能深度学习推理引擎
helloaiworld的博客
10-09 1248
TensorRT是NVIDIA开发的一款用于GPU上高性能深度学习推理的SDK(软件开发工具包)。它能够优化神经网络模型,加速推理过程,显著提升GPU上的推理性能和效率。作为NVIDIA AI计算生态系统的重要组成部分,TensorRT已成为深度学习部署的重要工具。对于TensorRT不直接支持的操作,可以通过自定义层来实现。这需要继承IPluginV2# 实现必要的方法TensorRT作为NVIDIA深度学习推理优化的核心工具,在AI应用部署中发挥着重要作用。
Nvidia TensorRT
mao_feng的博客
04-19 6233
nvidia TensorRT
NVIDIA TensorRT 让您的人工智能更快！
Cherry_DR的博客
04-04 1614
NVIDIA TensorRT 让您的人工智能更快！英伟达TensorRT™是一种高性能深度学习推理优化器和运行时提供低延迟和高通量的深度学习推理的应用程序。使用TensorRT，您可以优化神经网络模型，精确地校准低精度，并最终将模型部署到超大规模的数据中心、嵌入式或汽车产品平台。在对所有主要框架进行培训的模型的推理过程中，基于TensorRT的gpu应用程序的执行速度比CPU快100倍。Tens...
深度学习 - TensorRT-master - 官方开源项目 -tensorrt-master- 用于深度学习模型推理加速引擎开发与部署
08-20
tensorrt-master是NVIDIA官方维护的TensorRT开源项目仓库，包含TensorRT推理加速引擎的核心代码、示例程序、文档及工具链，旨在为开发者提供构建、优化和部署高性能深度学习推理引擎的完整解决方案。TensorRT作为...
【深度学习推理加速】TensorRT、ONNX与TVM的原理、实战应用及性能对比分析
最新发布
08-26
内容概要：本文深入探讨了 TensorRT、ONNX 和 TVM 三个热门的深度学习推理加速框架。首先介绍了在深度学习模型复杂度增加的背景下，推理加速的重要性。接着分别阐述了 TensorRT、ONNX 和 TVM 的基础概念、核心技术及...
深度学习 - onnx-tensorrt-master-ONNX 到 TensorRT 的转换工具 - 用于模型格式转换与推理加速
08-20
onnx-tensorrt-master是NVIDIA官方开源的ONNX（Open Neural Network Exchange）到TensorRT的转换工具，专注于将ONNX格式的深度学习模型解析并转换为TensorRT优化引擎，实现高效推理。该项目作为ONNX与TensorRT之间的...
jetson-inference：Hello AI World指南，介绍如何使用TensorRT和NVIDIA Jetson部署深度学习推理网络和深度视觉原语
02-03
部署深度学习 欢迎使用我们的NVIDIA 推理和实时库指导手册。 此使用NVIDIA 将神经网络有效地部署到嵌入式Jetson平台上，通过图形优化，内核融合和FP16 / INT8精度提高了性能和能效。 视力原语，如图像识别， 物体...
NVIDIA TensorRT | NVIDIA Developer 正式文档
studyvcmfc的专栏
02-25 329
NVIDIA TensorRT | NVIDIA Developer
Nvidia TensorRT官方API文档
02-20
Nvidia TensorRT官方API文档，离线使用。
tensorrt指定使用显卡
qq_48626006的博客
07-05 1201
TensorRT 会默认使用 能用的GPU 进行推理，只要你的环境中有可用的 GPU 并且你正确安装了 CUDA 和 cuDNN。用下面代码可以验证是否有gpu可用。环境变量来指定 TensorRT 使用哪个 GPU。
Nvidia TensorRT系列01-基本介绍
dejahu的博客
06-15 1020
鉴于Nvidia的在深度学习上已经非常完善，即使有其他的芯片或者是框架，基本思路也都是要借鉴Nvidia的开发的，好比虽然特斯拉网上很多骂声，但是大多数国内的车企还是在发布会上狠狠对比，又好比手机发布会狠狠对比Apple，好的东西总是值得大家去借鉴的，对于小公司而言，使用其他公司的生态框架硬件成本看起来很低，但是由于生态和社区一般，实际上运维起来的成本又很高。所以，希望通过更新这个系列来帮助自己对Nvidia的TensorRT进行一些基础的学习。
NVIDIA-TensorRT-Python推理
weixin_43999691的博客
07-18 899
NVIDIA TensorRT进行模型推理的Python实现。TensorRT是一个高性能的深度学习推理优化器和运行时，它能够为深度学习模型提供低延迟和高吞吐量的推理能力。(由于官方文档的使用还是比较简单，也可能自己很菜，参考了别人的文档和自己摸索，写出来这个可以使用的API)
Nvidia TensorRT系列01-TensorRT的功能1
dejahu的博客
06-16 921
在可用的配置选项中，您可以控制TensorRT降低计算精度的能力，控制内存和运行执行速度之间的权衡，并限制CUDA®内核的选择。要在模型级别控制精度，可以使用BuilderFlag选项（C++，Python）向TensorRT指示，在搜索最快速度时，它可以选择较低精度的实现（并且由于较低精度通常更快，如果允许，它通常会这样做）。因此，在构建阶段完成之前，您不得释放这些数组的内存。为了进行更精细的控制，如果某层必须以更高精度运行，因为网络的部分区域对数字敏感或需要高动态范围，则可以为该层指定算术精度。
NVIDIA相关资料（二）——TensorRT加速深度学习推理计算
小刺猬的宝藏笔记本
04-21 2986
NVIDIA教你用TensorRT加速深度学习推理计算
NVIDIA TensorRT 简介及使用
77wpa的博客
10-24 1526
NVIDIA® TensorRT™是高性能深度学习推理的SDK，包括深度学习推理优化器和运行时，可为推理应用程序提供低延迟和高吞吐量。
英伟达jetpack和tensorrt_Nvidia TensorRT core和TensorRT Inference Server
weixin_39532466的博客
12-19 327
1 介绍NVIDIA基于CUDA做了完善的生态，NVIDIA TensorRT™是一个高性能深度学习推理平台。 它包括深度学习推理优化器和运行时，可为深度学习推理应用程序提供低延迟和高吞吐量。 在推理期间，基于TensorRT的应用程序比仅CPU平台的执行速度快40倍。 使用TensorRT，您可以优化在所有主要框架中训练的神经网络模型，以高精度校准低精度，最后部署到超大规模数据中心，嵌入式或汽车...
NVIDIA TensorRT使用记录
09-18 1120
1. 准备工作 1) Pipeline train: 在Host PC的GPU上训练 test/deployment: 在TX1/TX2上部署使用 2) 主机部署步骤 Running JetPack on the Host $ ./JetPack-L4T-3.0-linux-x64.run Installing NVIDIA Driver on the Host Installi...
英伟达TensorRT 7.0.0.11深度学习推理加速SDK发布
- TensorRT：这是英伟达（NVIDIA）推出的一个深度学习推理（Inference）的软件开发工具包（SDK），它是专门为了优化深度学习模型在英伟达GPU上进行推理加速而设计的。推理是指模型在训练完成后对新数据进行预测的...
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