深度学习开发环境-TensorRT (环境配置看这个)

本文详细介绍了TensorRT是什么,其在深度学习推理中的作用,以及TensorRT的工作原理。重点讲解了TensorRT的安装过程,包括tar文件和Debian文件两种安装方式,并针对安装过程中可能出现的问题给出了解决方案。此外,还提到了TensorRT的环境变量设置和使用注意事项,为读者提供了一个完整的TensorRT开发环境搭建指南。

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首次使用到TensorRT

1 什么是TensorRT


参考:
1.什么是TensorRT


Tensor是一个有助于在NVIDIA图形处理单元(GPU)上高性能推理c++库。它旨在与TesnsorFlow、Caffe、Pytorch以及MXNet等训练框架以互补的方式进行工作,专门致力于在GPU上快速有效地进行网络推理。

如今现有的一些训练框架(例如TensorFlow)已经集成了TensorRT,因此可以将其用于加速框架中的推理。另外,TensorRT可以作为用户应用程序中的库,它包括用于从Caffe,ONNX或TensorFlow导入现有模型的解析器,以及用于以编程方式(C++或Python API)构建模型。
TensorRT的好处

在训练了神经网络之后,TensorRT可以对网络进行压缩、优化以及运行时部署,并且没有框架的开销。TensorRT通过combines layers,kernel优化选择,以及根据指定的精度执行归一化和转换成最优的matrix math方法ÿ

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