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Pytorch部署方案(一):基于TensorRT(一个C++库)【最成熟&最优化】【①Pytorch->ONNX->TensorRT;②Pytorch->Caffe->TensorRT】
一、Pytorch转ONNX的意义 一般来说转ONNX只是一个手段,在之后得到ONNX模型后还需要再将它做转换,比如转换到TensorRT上完成部署,或者有的人多加一步,从ONNX先转换到caffe,再从caffe到tensorRT。原因是
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ubuntu安装tensorrt
首先确认ubuntu、cuda、cudnn版本,在nvidia官网下载相应版本的tensorrt。 https:developer.nvidia.comnvidia-tensorrt-download1 下载
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ubuntu安装tensorrt
首先确认ubuntu、cuda、cudnn版本,在nvidia官网下载相应版本的tensorrt。 https:developer.nvidia.comnvidia-tensorrt-download1 下载tar格式的packa
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TensorRT 模型加速 1-输入、输出、部署流程
前言 本文首先简要介绍 Tensor RT 的输入、输出以及部署流程,了解 Tensor RT 在部署模型中起到的作用。然后介绍 Tensor RT 模型导入流程,针对不同的深度学习框架,使用不同的方法导入模型。 一、TensorRT