随笔分类 - TensorRT
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摘要：从性能角度来看,TensorRT C++版本和Python版本之间确实存在一些差异: C++版本性能更优: TensorRT C++版本使用了更底层的API,可以更好地利用硬件特性,进行更深层的优化。 C++版本在内存管理、CPU-GPU数据传输等方面更加高效,这些都可以带来更好的推理性能。 Pyt
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摘要：先介绍TensorRT、Triton的关系和区别： TensorRT：为inference（推理）为生，是NVIDIA研发的一款针对深度学习模型在GPU上的计算，显著提高GPU上的模型推理性能。即一种专门针对高性能推理的模型框架，也可以解析其他框架的模型如tensorflow、torch。 主要优化
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摘要：将YOLOv5与TensorRT结合使用可以显著提高推理速度， 特别是在NVIDIA GPU上。 下面是一个基本的步骤指南， 帮助你了解YOLOv5与TensorRT结合使用的步骤。 人脸检测是一种常见的计算机视觉任务， 下面将详细介绍从模型训练到模型部署的完整流程， 包括使用YOLOv5进行人脸检
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摘要：TensorRT是Nvidia开发的一个高性能深度学习推理引擎。 它主要用于优化和部署已经训练好的深度学习模型， 提高模型在NVIDIA GPU硬件上的推理性能。 TensorRT的主要功能和特点包括： 1. 模型优化 TensorRT提供了一系列优化技术， 包括层融合， 张量格式化， kernel
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