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uff转engine踩䟘记录

网上找了篇文章，用tensorrt自带转换工具trtexec转成engine格式的方法，网址如下： https://www.cnblogs.com/xiaoxiaomajinjiebiji/p/14451398.html 文章中举例的转换指令为： /usr/src/tensorrt/bin/trtexec --uff=/home/model/model.uff --uffInput=input_1,1,3,224,224 --output=softm

Win10环境用VS2019配置TensorRT 7.1.3.4

下面是我的环境 Win10 Anaconda3 Pyhton3.7 VS2019 cuda11.0 cudnn8.0 1、下载tensorrt 需要注册账号，后面用微信登陆很方便：官方链接 如果太慢的话，也可以下载我上传的：下载链接 下载后，解压，放到合适的位置 2、添加环境变量 此电脑->右键->属性 高级系统设置 环境变量 系统变

tensorRT执行流程

1  TensorRT的基本功能 TensorRT是NVIDIA开发的一个可以在NVIDIA旗下的GPU上进行高性能推理的C++库，是一个高性能推理优化引擎。 其核心库是使用c++去加速NVIDIA生产的GPU，具有python API。它可以加速的框架模型有：tensorflow、Caffe、Pytorch、MXNet等。 它可以吸收在这些流行框

LC483. Smallest Good Base

对于给定的正整数n，如果n的k(k >= 2) 进制数的所有数位全为1，则称k是n的一个好进制。 以字符串形式给出n，以字符串形式返回n的最小好进制。 分析：最差的情况，n的n-1进制数为11，n的二进制有$log_{2}n+1$位数，位数越多，进制越小，从$k = log_{2}n+1$位开始查找， 用二分查找求$b + b^1 + b^2 + .

TensorRT Tar File Installation

https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/tensorrt-archived/tensorrt-515/tensorrt-install-guide/index.html#installing-tar     4.3. Tar File Installation   Note: Before issuing the following commands, you'll need to replace 5.1.x.x with your specific

Tensort之uff

# This sample uses a UFF MNIST model to create a TensorRT Inference Enginefrom random import randintfrom PIL import Imageimport numpy as npimport pycuda.driver as cuda# This import causes pycuda to automatically manage CUDA context creation and cleanup.im