转载请注明出处: https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/11129472.html 参考网址: https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/tensorrt-install-guide/index.html https://arleyzhang.github.io/articles/7f4b25ce/ https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/inde

1.下载 https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-5x-download 选择5 GA版本,注意选择与自己CUDA匹配的版本 2.安装 参考:https://blog.csdn.net/zong596568821xp/article/details/86077553 3.其他安装 pip install 'pycuda>=2017.1.1'

在整个机器学习的过程中,配置环境一直是一个比较复杂的事情,今天介绍几种根据英伟达官方文档来配置环境的方法. 安装方案 https://gitlab.com/nvidia/container-images/cuda/ 国内同步镜像:https://gitee.com/zionfuo/cuda 安装脚本在dist目录下 选择cuda的版本号 矩池云上cuda8/cuda9使用的是ubuntu16.04,cuda10及以上都是ubuntu18.04 base:cuda安装方式 devel:nvcc等安

TensorRT是什么 建议先看看这篇https://zhuanlan.zhihu.com/p/35657027 深度学习 训练 部署 平常自学深度学习的时候关注的更多是训练的部分,即得到一个模型.而实际工作很大一块的工作内容集中于如何将模型部署到具体的芯片上.你自己写的模型效果是很难优于成熟的知名的模型的. 以无人驾驶为例,拍摄到图片后,芯片上的加载的模型要能够识别出图片里是什么.对自动驾驶这种场景而言,对实时性地要求是非常高的.试想,从图片输入到模型,到模型识别出图片中前方有个人花了1分钟,

引用:https://arleyzhang.github.io/articles/7f4b25ce/ 1 简介 TensorRT是一个高性能的深度学习推理(Inference)优化器,可以为深度学习应用提供低延迟.高吞吐率的部署推理.TensorRT可用于对超大规模数据中心.嵌入式平台或自动驾驶平台进行推理加速.TensorRT现已能支持TensorFlow.Caffe.Mxnet.Pytorch等几乎所有的深度学习框架,将TensorRT和NVIDIA的GPU结合起来,能在几乎所有的框架中进行

TensorRT 是 NVIDIA 自家的高性能推理库,其 Getting Started 列出了各资料入口,如下: 本文基于当前的 TensorRT 8.2 版本,将一步步介绍从安装,直到加速推理自己的 ONNX 模型. 安装 进 TensorRT 下载页 选择版本下载,需注册登录. 本文选择了 TensorRT-8.2.2.1.Linux.x86_64-gnu.cuda-11.4.cudnn8.2.tar.gz,可以注意到与 CUDA cuDNN 要匹配好版本.也可以准备 NVIDIA Do

Nanodet模型部署(ncnn,openvino) nanodet官方代码库nanodet 1. nanodet模型部署在openvino上 step1: 参考链接 nanodet官方demo openvino官方文档 GiantPandaCV的openvino部署文档 step2: 步骤补充 以openvino官方文档为主要参考 进入openvino官方文档后点击[Install Package] 然后开始官方文档的step1进行选择下载形如[l_openvino_toolkit_p_202

TensorRT-安装-使用 一．安装 这里 是英伟达提供的安装指导,如果有仔细认真看官方指导,基本上按照官方的指导肯定能安装成功. 问题是肯定有很多人不愿意认真看英文指导,比如说我就是,我看那个指导都是直接找到命令行所在,直接敲命令,然后就出了很多问题,然后搜索好长时间,最后才发现,原来官方install guide里是有说明的. 这里使用的是 deb 包安装的方式,以下是安装过程,我是cuda 8.0 ,cuda9.0也是类似的. 进行下面三步时最好先将后面记录的遇到的问题仔细看看,然后回过

10分钟内基于gpu的目标检测 Object Detection on GPUs in 10 Minutes 目标检测仍然是自动驾驶和智能视频分析等应用的主要驱动力.目标检测应用程序需要使用大量数据集进行大量训练,以实现高精度.NVIDIA gpu在训练大型网络以生成用于对象检测推断的数据集所需的并行计算性能方面表现优异.本文介绍了使用NVIDIA gpu快速高效地运行高性能目标检测管道所需的技术. 我们的python应用程序从实时视频流中获取帧,并在gpu上执行对象检测.我们使用带有Incep

为了模型小型化,效率更高,使用TensorRT进行优化.前提是你必须要安装pycuda,可是费了我一番功夫.做一个笔记如下: 1.参考网址: https://wiki.tiker.net/PyCuda/Installation/Linux/ 2.配置代码 # 注意是python 是2.7/3.5 ./configure.py --python-exe=/usr/bin/python3 --cuda-root=/usr/local/cuda-9.0 --cudadrv-lib-dir=/usr/l

国内镜像 https://mirrors.cloud.tencent.com/nvidia-machine-learning/ubuntu1804/x86_64/ 检查系统版本 source /etc/os-release && echo $VERSION_ID 导入apt仓库和其GPG key # 第一步若输出 18.04,请用下面的命令 curl -fsSL https://mirrors.cloud.tencent.com/nvidia-machine-learning/ubuntu

本文是基于TensorRT 5.0.2基础上,关于其内部的yolov3_onnx例子的分析和介绍. 本例子展示一个完整的ONNX的pipline,在tensorrt 5.0的ONNX-TensorRT基础上,基于Yolov3-608网络进行inference,包含预处理和后处理. 首先,从作者网站下载yolov3,然后将其转换成onnx形式,接着基于onnx的graph生成一个tensorrt engine; 然后,在样本图片上进行预处理,并将结果作为engine的输入; 在inference之

本文是基于TensorRT 5.0.2基础上,关于其内部的fc_plugin_caffe_mnist例子的分析和介绍. 本例子相较于前面例子的不同在于,其还包含cpp代码,且此时依赖项还挺多.该例子展示如何使用基于cpp写的plugin,用tensorrt python 绑定接口和caffe解析器一起工作的过程.该例子使用cuBLAS和cuDNn实现一个全连接层,然后实现成tensorrt plugin,然后用pybind11生成对应python绑定,这些绑定随后被用来注册为caffe解析器的一

0. 引言 通过源码方式安装,并进行一定程度的解读,有助于理解tensorflow源码,本文主要基于tensorflow v1.8源码,并借鉴于如何阅读TensorFlow源码. 首先,自然是需要去bazel官网了解下必备知识,如(1)什么是bazel; (2)bazel如何对cpp项目进行构建的; (3)bazel构建时候的函数大全.然后就是bazel官网的一些其他更细节部分了.下文中会给出超链接. ps: 找了很久,基本可以确定bazel除了官网是没有如书籍等资料出现的,所以只有官网和别人博

前言 NVIDIA TensorRT是一种高性能神经网络推理(Inference)引擎,用于在生产环境中部署深度学习应用程序,应用有 图像分类.分割和目标检测等,可提供最大的推理吞吐量和效率.TensorRT是第一款可编程推理加速器,能加速现 有和未来的网络架构.TensorRT需要CUDA的支持.TensorRT包含一个为优化生产环境中部署的深度学习模型而 创建的库,可获取经过训练的神经网络(通常使用32位或16位数据),并针对降低精度的INT8运算来优化这些网络. 借助CUDA的可编程性,T

下面是TensorRT的介绍,也可以参考官方文档,更权威一些:https://developer.nvidia.com/tensorrt 关于TensorRT首先要清楚以下几点: 1. TensorRT是NVIDIA开发的深度学习推理工具,只支持推理,不支持训练:目前TensorRT3已经支持Caffe.Caffe2.TensorFlow.MxNet.Pytorch等主流深度学习库: 2. TensorRT底层针对NVIDIA显卡做了多方面的优化,不仅仅是量化,可以和 CUDA CODEC SD

(RTX 2070 同样可以在 ubuntu 16.04 + cuda 9.0中使用.Ubuntu18.04可能只支持cuda10.0,在跑开源代码时可能会报一些奇怪的错误,所以建议大家配置 ubuntu16.04 + cuda 9.0.下文还是以ubuntu18.04 + cuda 10.0为例.ubuntu16.04 + cuda 9.0的配置方法大同小异) 虽然CUDA官网中没有RTX20系列GPU所对应的版本,但是CUDA 10.0 支持Ubuntu18.04 + GPU GEFORCE

参考网址:https://blog.csdn.net/zhuangwu116/article/details/81063234 (1)下载安装文件: 下载cuda9.0 runfile 文件 下载地址 下载cudnn deb文件一共有两个文件,一个库文件一个开发文件,下载cudnn需要注册账号 下载地址 (2)安装cuda9.0 在Ubuntu桌面系统下按快捷键: Ctrl+Alt+F2 进入终端模式,在终端模式关闭桌面服务,命令: sudo service lightdm stop 不关闭桌面

安装RTX2080显卡驱动 近日新购了一台DELL服务器,用于TensorFlow,由于显卡是另加的,需要安装显卡驱动. 服务器配置 服务器型号:DELL PowerEdge R730 CPU:2*Intel(R) Xeon(R) E5-2650 v4 内存:8*32G 磁盘:2*1.2T,raid 0 显卡:2*Nvidia RTX2080 系统:Ubuntu 18.04 使用标准Ubuntu 仓库进行自动化安装 首先,检测显卡型号和推荐的驱动程序的模型.在命令行中输入如下命令: root@r

官网:https://developer.nvidia.com/tensorrt 作用:NVIDIA TensorRT™ is a high-performance deep learning inference optimizer and runtime that delivers low latency, high-throughput inference for deep learning applications. TensorRT can be used to rapidly opti