基于TensorRT的神经网络推理与加速

最新推荐文章于 2025-09-19 04:35:01 发布
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本文提供了PyTorch、TensorFlow和Caffe等深度学习框架之间的转换方法，通过实例展示如何在不同框架间迁移模型，便于研究者和开发者灵活选择适合的工具。
实战 | YOLOv8使用TensorRT加速推理教程（步骤 + 代码）
Color Space的博客
07-09 4171
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。
利用TensorRT实现神经网络提速(读取ONNX模型并运行)
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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...
PyTorch TensorRT集成：GPU推理加速优化全指南
最新发布
gitblog_00408的博客
09-19 1154
在深度学习模型部署过程中，你是否经常遇到以下问题：训练好的模型在GPU上推理速度缓慢，无法满足实时性要求？使用默认PyTorch推理引擎时，GPU利用率始终低于50%？尝试多种优化方法后，精度与性能难以兼顾？本文将系统介绍PyTorch与TensorRT的集成方案，通过底层优化技术将模型推理性能提升2-10倍，同时保持99.9%以上的精度一致性。 读完本文后，你将掌握： - TensorRT（T...
快速解决深度学习推理过程cuda或tensorRT推理速度变慢的办法【亲测有效】
virobotics的博客
02-20 7714
如果你在使用CUDA或者TensoRT实现深度学习推理检测过程中发现推理检测的速度很慢，那可以查看本文快速解决深度学习推理过程cuda或tensorRT推理速度变慢的问题
PyTorch：模型推理加速之onnx
皮皮blog
01-18 4766
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 2683
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。
基于 PyTorch 搭建卷积神经网络实现手写识别并通过多种方式部署到 TensorRT 加速
08-15
本文档详细介绍了如何使用PyTorch框架构建卷积神经网络（CNN）来进行手写数字识别，并阐述了如何将训练好的模型部署到TensorRT中以实现加速。为了达成这一目标，文档介绍了三种不同的模型部署方式，包括通过加载权重...
基于TensorRT的YOLOv5推理加速实践指南
本文标题为《TensorRT加速YOLOv5推理[可运行源码]》，描述中详细阐述了如何利用NVIDIA的高性能深度学习推理优化工具TensorRT对目前广泛使用的YOLOv5目标检测模型进行推理加速。该技术方案涵盖了FP32（单精度浮点）、...
基于TensorRT的BERT模型加速推理实现
随着大模型时代的到来，此类基于 TensorRT 的推理优化方案将在云端智能客服、搜索引擎语义理解、实时翻译系统、车载语音助手等多个前沿场景中发挥越来越重要的作用，推动自然语言处理技术真正实现普惠化与实时化。
通过 TensorRT 实现网络模型的推理加速
易大飞
08-14 3634
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...
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 实现深度网络模型推理加速
01-14
通过本文档将会了解到深度学习的应用场景，常规的部署方法及带来的挑战，基于这些挑战 NVIDIA 给出的高效解决方案 TensorRT 的介绍，性能及案例分享。
Python-利用TensorRT加速的TensorFlow模型
08-11
TensorFlow models accelerated with NVIDIA TensorRT
TensorRT加速yoloV3(caffe版本)
猫猫与橙子的博客
11-21 3949
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推理时cudaStreamSynchronize(stream)时间很长
qq_36249824的博客
08-21 602
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
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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...
tensorRT推理相关及遇到的坑
qq_35037684的博客
06-01 3304
TensorRT是英伟达针对自家平台做的加速包，TensorRT主要做了这么两件事情，来提升模型的运行速度。TensorRT则在网络的推理时选用不这么高的精度，达到加速推断的目的。现在大多数深度学习框架是没有针对GPU做过性能优化的，而英伟达，GPU的生产者和搬运工，比如一些层在水平方向与深度方向都会做一定的合并，从而加速。另外，模型推理时，如果没做预处理，送进推理的数据类型是U8C3时，推理也会异常退出，不会告诉你是哪里的问题，需要自己一步一步debug, 看各个步骤结果是否符合预期。
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