基于TensorRT的神经网络推理与加速

最新推荐文章于 2025-04-28 20:17:20 发布
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分类专栏： TensorRT
实战 | YOLOv8使用TensorRT加速推理教程（步骤 + 代码）
Color Space的博客
07-09 3771
这一步主要是安装根据自己的硬件安装GPU驱动，下载CUDNN等，以往的文章已经介绍过多次，可以点击下面的图片跳转到对应文章查看(点击图片跳转)。DeepSparse：专为稀疏模型设计的CPU推理运行时，可以有效加速基于WSL2的Windows环境下的推理。OpenVINO：Intel的推理工具套件，用于CPU上的模型优化和加速，支持量化和多种硬件加速。可以使用官网下载的模型也可以使用自己训练好的模型。保持框架最新：确保使用的深度学习框架版本是最新的，以获得最新的优化和bug修复。
基于卷积神经网络的网络入侵检测算法设计与实现
AI天才研究院
08-21 1608
KDD Cup 99（经典基准）NSL-KDD（改进版）CICIDS2017（含新型攻击）本文提出一种基于改进卷积神经网络（CNN）的网络入侵检测模型，针对传统检测方法在特征工程依赖性强和高维数据处理效率低的问题，设计具有时空特征提取能力的混合卷积架构。通过NSL-KDD数据集验证，模型实现98.7%检测准确率和0.96的F1-Score，较传统机器学习方法提升12%以上。随着互联网的快速发展，网络安全问题日益突出。网络入侵行为频繁发生，给个人、企业乃至国家安全带来了巨大威胁。
利用TensorRT实现神经网络提速(读取ONNX模型并运行)
热门推荐
老潘的博客
01-23 2万+
关于本文章的最新更新请查看:oldpan博客 前言 这篇文章接着上一篇继续讲解如何具体使用TensorRT。 在之前已经写到过一篇去介绍什么是TensorRT：利用TensorRT对深度学习进行加速，这篇文章中大概已经基本讨论了TensorRT究竟是个什么东西以及怎么使用它。 而在这篇文章中我们主要介绍如何使用它在我们的实际任务中进行加速。 在我这里的实验结论表明，在FP32的精度下，使用Tens...
TensorRT详解
最新发布
qq_47898999的博客
04-28 1585
TensorRT推理部署
PyTorch：模型推理加速之onnx
皮皮blog
01-18 4323
Open Neural Network Exchange（ONNX，开放神经网络交换）格式，是一个用于表示深度学习模型的标准，可使模型在不同框架之间进行转移。ONNX是一种针对机器学习所设计的开放式的文件格式，用于存储训练好的模型。它使得不同的人工智能框架（如Pytorch, MXNet）可以采用相同格式存储模型数据并交互。ONNX的规范及代码主要由微软，亚马逊 ，Facebook 和 IBM 等公司共同开发，以开放源代码的方式托管在Github上。
pointnet推理部署--tensorrt框架
taifyang的博客
08-19 2508
LZ也实现了cuda版本的前处理代码，但似乎效率比cpu前处理还低。可能是数据量不够大吧（才10^3数量级），而且目前LZ的cuda水平也只是入门阶段…其中推理引擎的构建也可以直接使用tensorrt的bin目录下的trtexec.exe。
通过 TensorRT 实现网络模型的推理加速
易大飞
08-14 3607
当前最火的莫过于深度学习，各大公司为抢占深度学习战略的制高点，纷纷出台了各种深度学习框架，比如谷歌的 TensorFlow，BVLC 的 Caffe，Fchollet 公司推出的 Keras，微软推出的 CNTK，DMLC 公司推出的 MXNet，Facebook 推出的 Torch7 等等。 目前深度学习的网络是越来越深，越来越复杂。训练时的时间长短对用户来说是不关心的，用户只关心运行时的速度...
通过TensorRT、cuda和opencv实现神经网络模型推理加速
dcjklkmm的博客
01-21 1018
在c++下通过tensorRT、opencv、cuda实现对resnet推理加速
基于Tensorrt C++ API 构建YOLOV5实现engine以及推理
深之JohnChen的专栏
10-05 1731
TensorRT是英伟达针对自家平台做的一个加速包，可以认为 TensorRT 是一个只有前向传播的深度学习框架。这个框架可以将 TensorFlow，Pytorch，Caffe2 等框架训练出的神经网络模型解析，然后与 TensorRT 中对应的层进行一一映射，把其他框架的模型统一全部转换到 TensorRT 中，然后在 TensorRT 中可以针对 NVIDIA 自家 GPU 实施优化策略，并进行部署加速。根据官方文档，使用TensorRT，在CPU或者GPU模式下其可提供10X乃至100X的加速。
TensorRT加速yoloV3(caffe版本)
猫猫与橙子的博客
11-21 3927
加速yolov3需要处理三件事情: 1)upsample层; 2)图像的预处理; 3)加速结果的后处理; 贴出upsample层的代码:(参考:) /******************************/ // Upsample Plugin /******************************/ //*fuxueping //2018-11-7 class Upsa...
TensorRT推理加速
05-07
TensorRT Python API的使用，8bits量化，语义分割方面的应用。
Nvidia TensorRT官方例程源代码
02-20
Nvidia TensorRT官方例程源代码，从TX1上拷贝下来的。
tensorRT部署resnet网络Python、c++源码
08-18
tensorRT部署resnet网络 包括onnx文件生成， 及推理引擎生成， 利用推理引擎推理 环境配置 使用TensorRT来加速部署图片分类项目，此文档中包含全部 软件及依赖库 在Win10系统上完成，需要用到的软件与依赖包有：cuda 10.2 , cudnn 7.6.5 , VS2017 , OpenCV 3.4.0 , Anaconda3 , CMake 3.19.4 , TensorRT 8.0 ，代码附详细解释
Python-利用TensorRT加速的TensorFlow模型
08-11
TensorFlow models accelerated with NVIDIA TensorRT
tensorrt推理时cudaStreamSynchronize(stream)时间很长
qq_36249824的博客
08-21 493
tensorrt推理时cudaStreamSynchronize(stream)时间很长超过100ms。
【TensorRT】Ubuntu16.04 + TensorRT-5.1.5.0 + ONNX-TensorRT 安装及 yolov3转onnx
zhaotun123的博客
08-16 3030
一、软硬件版本 已安装 Ubuntu 16.04 python 2.7.16 显卡: Tesla P4 cuda 9.0.176 cudnn 7.5 待安装 TensorRT-5.1.5.0 二、下载 从nvidia官网下载适用 cuda9.0 的 Tar 安装文件 TensorRT-5.1.5.0 三、安装 TensorRT-5.1.5.0 参考 nvidia官网安装教程 4.3 T...
深度学习模型部署TensorRT加速（五）：TensorRT部署流程及基本使用
chenhaogu的博客
09-06 5304
目录篇章五：TensorRT的应用场景及部署模块应用一、TensorRT 部署流程：二、构建ResNet 模型部署及推理PS:纯粹为学习分享经验，不参与商用价值运作，若有侵权请及时联系！！！下一篇内容预告：深度学习模型部署TensorRT加速（六）：TensorRT部署自定义CNN模型深度学习模型部署TensorRT加速（七）：TensorRT部署一个图像分类模型深度学习模型部署TensorRT加速（八）：TensorRT部署目标检测YOLO模型回顾：深度学习模型部署TensorRT加速（三）： Tenso
TensorRT+yolov3:基于Tensorrt部署的yolov3
qianxun
03-23 1951
YoloV3所使用的主干特征提取网络为Darknet53，它具有两个重要特点： 1、Darknet53具有一个重要特点是使用了残差网络Residual，Darknet53中的残差卷积就是首先进行一次卷积核大小为3X3、步长为2的卷积，该卷积会压缩输入进来的特征层的宽和高，此时我们可以获得一个特征层，我们将该特征层命名为layer。之后我们再对该特征层进行一次1X1的卷积和一次3X3的卷积，并把这个结果加上layer，此时我们便构成了残差结构。通过不断的1X1卷积和3X3卷积以及残差边的叠加，我们便大幅度的
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