摘要：
循环IRNNv2Layer实现 IRNNv2Layer实现循环层，例如循环神经网络（RNN），门控循环单元（GRU）和长期短期记忆（LSTM）。支持的类型为RNN，GRU和LSTM。它执行循环操作，该操作由几个众所周知的循环神经网络（RNN）“单元”之一定义。 层描述 该层接受输入序列 X，初始隐藏 阅读全文
摘要：
2D池化IPoolingLayer IPooling层在通道内实现池化。支持的池类型为最大， 平均 和 最大平均混合。 层描述：二维池化 使用张量上的2D滤波器计算池化a tensor A, of dimensions a, to produce a tensor B, of dimensions 阅读全文
摘要：
TensorRT 7.2.1开发初步 TensorRT 7.2.1开发人员指南演示了如何使用C ++和Python API来实现最常见的深度学习层。它显示了如何采用深度学习框架构建现有模型，并使用该模型通过提供的解析器构建TensorRT引擎。开发人员指南还提供了针对常见用户任务的分步说明，例如创建 阅读全文