trt专题
修改ModelLink在RTX3090完成预训练、微调、推理、评估以及TRT-LLM转换、推理、性能测试
修改ModelLink在RTX3090完成预训练、微调、推理、评估以及TRT-LLM转换、推理、性能测试 1 参考文档2 测试环境3 创建容器4 安装AscendSpeed、ModelLink5 下载LLAMA2-7B预训练权重和词表6 huggingface模型的推理及性能测试7.1 修改torch,deepspeed规避缺失npu环境的问题7.2 修改点ModelLink规避缺失npu环
Yolov8将.pt文件转换为tensorRt的.trt文件（模型部署）
我的环境 确保自己已经有cuda和cudnn的环境基础上进行。 cuda:11.7cudnn:适合cuda的版本Anaconda3 [python 3.10]TensorRt-8.6.1 安装TensorRt环境 查看自己的cuda环境，去官网下载适合的win版本。 官网地址 下载后解压，将解压后lib目录添加到环境变量。 找到自己的cuda安装文件目录，将解压后lib文
PyTorch随笔 - 获取TensorRT(TRT)模型输入和输出
获取TensorRT(TRT)模型输入和输出，用于创建TRT的模型服务使用，具体参考脚本check_trt_script.py，如下： 脚本输入：TRT的模型路径和输入图像尺寸脚本输出：模型的输入和输出结点信息，同时验证TRT模型是否可用 #!/usr/bin/env python# -- coding: utf-8 --"""Copyright (c) 2021. All rights
ONNX转TRT问题
Could not locate zlibwapi.dll. Please make sure it is in your library path 从cuDNN website下载了 zlibwapi.dll 压缩文件。 将zlib123dllx64\dll_x64中的 zlibwapi.dll放到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\C
onnx 模型导出为 trt 模型
linux 环境类似，本篇针对 Windows 环境 按照这篇文章配置一下 TensorRT 的环境： TensorRT windows10 安装过程记录 方法一：代码转化 可以直接用TensorRT Python API 中的 onnx Parser 来读取然后序列化模型并保存 但是，在这个过程中，实际上已经进行了构建，或者直接说，就是 build 过程，所以要进行精度转换到TF32、F
Jetson学习笔记(四):pth(torch模型文件)转trt(tensorrt引擎文件)实操
文章目录 install torch2trt具体代码1运行结果 具体代码2运行结果 具体代码3运行结果 install torch2trt git clone https://github.com/NVIDIA-AI-IOT/torch2trtcd torch2trtsudo python setup.py install --plugins 具体代码1 from
onnx模型转trt模型报错TensorRT was linked against cuDNN 8.4.1 but loaded cuDNN 8.2.1
具体报错：Results saved to D:\todesk\yolov8model Predict: yolo predict task=detect model=yolov8s.onnx imgsz=640 Validate: yolo val task=detect model=yolov8s.onnx imgsz=640 data=coco.yaml Vis
tensorRT推理yolov5.trt模型崩溃
在用 在jetson xavier上利用TensorRT C++部署yolov5_基于tiny-tensorrt_陈 洪 伟的博客-CSDN博客 代码推理yolov5的trt模型时，当我多线程推理模型时候(两个线程同时做初始化、推理、反初始化)，程序老是在反初始化的时候崩溃， if(nullptr == mystream){cudaStreamDestroy(mystream);}i
使用trt-engine-explorer踩坑记录，
1、问题 trt-engine-explorer时英伟达提供分析TensorRT优化后推理引擎的工具包：官方链接TensorRT 按照官网安装步骤，也可使用conda创建虚拟环境， 步骤3出现的问题：jupyter command jupyter nbextension not found 工具包安装连接可参考：安装步骤 解决办法：降低了，版本即可：然后可以正常运行步骤3。
Linux安装CUDA+CUDNN+TRT+DS教程
Linux安装CUDA+CUDNN+TRT+DS教程 一、系统部署及环境部署(CUDA,CUDNN,TRT,Deepstream) 在进行系统部署及环境部署时，要注意各组件的版本号是否对应，如下图： 1.1 安装CUDA （1）查看显卡驱动是否安装 nvidia-smi 可以看到显示出CUDA 的对应信息，表示驱动已经安装了，如果没有返回，可以安装时进行勾选。这一步一定要检查，
yolov4_trt
环境： tensorRT5.1.6-1xaviercuda10python2.7 tensorRT简介及原理: tensorRT是由Nvidia推出的一款GPU推理引擎（GIE: GPU Inference Engine）。由于训练好的神经网络权重已经确定，后续使用中无需后向传播以及高精度计算，因此在模型的部署过程中可以通过使用低精度如FP16（16位的float型）来对前向传播过程进行加速
【python】yolo目标检测模型转为onnx，及trt/engine模型的tensorrt轻量级模型部署
代码参考： Tianxiaomo/pytorch-YOLOv4: PyTorch ,ONNX and TensorRT implementation of YOLOv4 (github.com)https://github.com/Tianxiaomo/pytorch-YOLOv4这个大佬对于各种模型转化写的很全，然后我根据自己的需求修改了部分源码，稍微简化了一些效率，同时结合视频流，做了个基于
TRT3-trt-basic - 1 basic
前言： - tensorrt的工作流程如下图： - 首先定义网络- 优化builder参数- 通过builder生成engine,用于模型保存、推理等- engine可以通过序列化和逆序列化转化模型数据类型（转化为二进制byte文件，加快传输速率），再进一步推动模型由输入张量到输出张量的推理。
TRT3-trt-basic - 4 ONNX结构
1、前言： 1、ONNX的本质，是一种Protobuf格式文件 2、Protobuf则通过onnx-ml.proto编译得到onnx-ml.pb.h和onnx-ml.pb.cc或onnx_ml_pb2.py 3、然后用onnx-ml.pb.cc和代码来操作onnx模型文件，实现增删改 4、onnx-ml.proto则是描述onnx文件如何组成的，具有什么结构，他是操作onnx经常参照的东西
YOLOv7数据标注、环境配置、训练、预测、trt加速
YOLOv7数据标注、环境配置、训练、预测、trt加速 本文的训练教程使用的是2023-07-20从github仓库拉取的代码以及模型，tag是0.1版本，其他版本的训练可能会有所改动 本文主要是教工作室同学使用yolov7，欢迎大佬指出错误 1、下载代码和模型 1.1 下载代码 1.1.1使用git拉取 直接在终端执行,拉取的项目文件会存放在当前的目录里面,拉取之前注意需要先进