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深度学习 之 模型部署【2】-TensorRT 入门
TensorRT 简介 TensorRT 是 英伟达公司 根据自己的 硬件设备 面向 AI工作者 推出的 一种 模型部署方案； 同时 可以对网络进行 压缩、优化，它通过 combines layers、kernel 优化选择，以及根据指定精度执行归一化和转换成最优的 matrix math 方法，改善网络延迟、吞吐量和效率，实现模型加使用 deb 包的方式安装 TensorRT
使用 deb 包的方式安装 TensorRT 完成日期：2022 年 4 月 17 日 最后修改：---- 此文使用 markdown 完成 写在前面 要在 ubuntu 下使用 TensorRT，可以选择下载 deb 包本地安装。和使用 pip wheel 不同，这种安装方式可以同时支持 python 和 C++ 的接口。这种方式会把 TensorRT 给安装到我VS2019+CUDA10.2+tensorRT7.0+opencv4.12环境配置
为了在windows上运行yolo-tensorrt项目进行了VS2019+CUDA10.2+tensorRT7.0+opencv4.12的环境配置 1.1 首先安装VS2019 进入VS官网下载社区版2019 1.2 安装CUDA和CUDNN 注意：我之前为了配置python的深度学习环境，安装过CUDA，但是精简安装，最好还是重新安装。版本CUDA10.2+cuDNN v7windows环境下yolov5导出engine文件用于tensorrt部署
windows环境下yolov5导出engine文件用于tensorrt部署 1、下载安装tensorrt8.2.0.6 tensorrt8.2.0.6下载地址 https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-8x-download 2、tensorrt8.2.0.6python环境安装（对应修改路径即可） 进入cmd conda activate pytorch1.10 d: cd D:\TenTensorRT安装与测试
TensorRT安装与测试 环境：Windows11;CUDA11.1;cudnn8.0.5;1.下载CUDA2.安装CUDA2.安装cudnn3.CUDA安装测试4.TensorRT安装 环境：Windows11;CUDA11.1;cudnn8.0.5; 1.下载CUDA 确定并下载自己使用的CUDA版本 CUDA下载链接：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit 2.安装Cpytorch：U-Net基于TensorRT部署
1. 网络训练 本项目采用的代码为pytorch-Unet，链接为：GitHub - milesial/Pytorch-UNet: PyTorch implementation of the U-Net for image semantic segmentation with high quality images。 该项目是基于原始图像的比例作为最终的输入，这个对于数据集中图像原始图片大小不一致的情Ubuntu20.04配置TensorRT
linux20.04 + CUDA11.3 + cudnn8.2 + TensorRT8.0.1.6 nvidia-smi显示的CUDA版本和nvcc -V得到的CUDA版本会不一致，nvidia-smi显示的是支持的最高的 1.安装CUDA，从官网下载，可下在run的和deb的，按照提示的命令安装，安装完成后/usr/local/cuda*路径下 2.安装cudnn，从官网下载，下载tarTensorRT之python版(1)：安装
随着TensorRT8.0版本的发布，windows下也正式支持Python版本了，跟紧NVIDIA的步伐，正式总结一份TensorRT-python的使用经验。 一、底层库依赖 在安装TensorRT前，首先需要安装CUDA、CUDNN等NVIDIA的基本库，如何安装，已经老生常谈了，这里不再过多描述。 关于版本的选择，楼主这里： CUDA版本英伟达发布最新TensorRT8，性能提升200%
近日，英伟达悄悄地发布了TensorRT 8，BERT-Large推理仅需1.2毫秒！同时还加入了量化感知训练和对稀疏性的支持，实现了性能200%的提升。项目已开源。 2019年黄仁勋在GTC China正式发布了TensorRT 7，并称其是「我们实现的最大飞跃」。 然而今年TensorRT 8的发布却十分低调。 相比于7.windows上安装TensorRT
1. 提前安装好CUDA和CUDNN，安装方法，本文不再赘述，请自行百度。 2. 下载TensorRT，链接如下：[https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-8x-download](https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-8x-download) 下载页面如下图所示：笔者下载的是TensorRT8.2 CUDA 10.2 windoTensorRT加速应用
TensorRT加速应用⭐ tensorrtx下载 TensorRT是一个C++版本的深度学习架构，和tensorflow、pytorch是平行关系。我们想用TensorRT部署yolov5到开发板，那就分为两步，1.安装TensorRT，2.用TensorRT的语法重写各训练框架训练的网络。但是用TensorRT自己写一遍网络真的太麻烦了，我们也不Yolov4-tiny pth转onnx转tensorrt
Yolov4-tiny pth模型转换成onnx 载入模型并完成转换 def pth2onnx(pth_model,input,model_name): torch.onnx.export(pth_model, # 需要转换的模型 input, # 模型的输入RT简单介绍
https://blog.csdn.net/zong596568821xp/article/details/86077553 1 什么是TensorRT一般的深度学习项目，训练时为了加快速度，会使用多 GPU 分布式训练。但在部署推理时，为了降低成本，往往使用单个 GPU 机器甚至嵌入式平台（比如 NVIDIA Jetson）进行部署，部署端也要有与训练时相同的深度学TensorRT优化方案图例
TensorRT优化方案图例 图 12. TensorRT 循环由循环边界层设置。数据流只能通过下方式离开循环环输出层. 唯一允许的后边缘是第二个输入递归层。 图 13. 一个 if 条件构造抽象模型 图 14. 使用控制条件执行 IIf条件输入层 放置 图 15. 层执行Tensorrt一些优化技术介绍
Tensorrt一些优化技术介绍 Figure 1. A quantizable AveragePool layer (in blue) is fused with a DQ layer and a Q layer. All three layers are replaced by a quantized AveragePool layer (in green). Figure 2. An illustration depicting a DQ forw使用torch2trt直接将超分辨率模型Real-ESRGAN转为TensorRT
Environment GPU: Tesla T4 Driver Version: 460.91.03 CUDA: 11.1CuDNN: 8.0.05PyTorch: 1.8.0Python: 3.8OS: ubuntu 18.04 如果安装的cuda是dev版本: nvcc --version或者ls -all /usr/local/ 查看cuda软连接的cuda版本。 cat /usr/local/cuda-11.0/include/cudnn_vers【2.NVIDIA TensorRT官方文档简介-推理库】
Getting Started 推理库API参考开发指南样例支持指南 推理库 官方文档链接: link. API参考 这是NVIDIA Tensorrt库的API参考文档。以下一组API允许开发人员导入预先接收的模型，校准INT的网络，并使用Tensorr构建和部署优化的网络。网络可以从ONNX导入。也可以通过直接实例在Jetson nano中利用TensorRT进行推理加速yolov5-6.0
在Jetson nano中利用TensorRT进行推理加速yolov5-6.0 文章目录 在Jetson nano中利用TensorRT进行推理加速yolov5-6.0一、配置yolov5二、利用TensorRT推理加速1.下载项目2.转换文件3.编译4.运行 参考 说明：在我的 这篇文章中已经用了一位大佬的项目进行了推理加速，今天尝试NCNN、OpenVino、 TensorRT、MediaPipe、ONNX，各种推理部署架构，到底哪家强？
以深度学习为主的人工智能算法模型在日常AI应用中逐渐占据主流方向，相关的各类产品也是层出不穷。我们平时所看到的AI产品，像刷脸支付、智能语音、银行的客服机器人等，都是AI算法的具体落地应用。AI技术在具体落地应用方面，和其他软件技术一样，也需要具体的部署和实施的。既然要做TensorRT——INT8推理
原理 为什么要使用INT8推理：更高的吞吐量/处理的fps提高以及更低的内存占用(8-bit vs 32-bit) 将FP32模型转换成INT8模型存在的挑战：更低的动态范围和精度 Consider that 32-bit floating-point can represent roughly 4 billion numbers in the interval [-3.4e38, 3.40e38]. ThtensorRT（一）| tensorRT如何进行推理加速？（建议收藏）
本文来自公众号“AI大道理”。 深度学习模型在训练阶段，为了保证前后向传播，每次梯度的更新是很微小的，这时候需要相对较高的进度，一般来说需要float型，如FP32。 模型在推断（Inference）的时候只有前向计算，无需回传，因此可以使用低精度技术，如FP16、INT8、甚至是Bit（0和1），其推理结果yolov5-V6 -＞ONNX -＞TensorRT
yolov5-V6 ->ONNX->TensorRT： ONNX最终结果正确TensorRT最终结果不正确 解决方案 生成仅提取特征图, 无需后续Detect()模块 1.yolo.py class Detect def forward(self, x): z = [] # inference output # =====新增部分============== onnTensorrt-caffee模型tensorrt部署教程
相比与tensorflow模型caffe模型的转换更加简单，不需要有tensorflow模型转uff模型这类的操作，tensorRT能够直接解析prototxt和caffemodel文件获取模型的网络结构和权重。具体解析流程和上文描述的一致，不同的是caffe模型的parser不需要预先指定输入层，这是因为prototxt已经进行了【FastReID】pytorch转tensorrt部署
目录 一.环境配置 1.1Tensorrt安装： 1.2 Opencv安装 二.C++ FastReID-TensorRT 2.1模型转换 2.2修改config文件 2.3建立第三方库 2.4Build fastrt execute file 2.5 Run 一.环境配置 1.1Tensorrt安装： 官方手册：Installation Guide :: NVIDIA Deep Learning TensorRT DocumentensorRT工程实践
一、参考资料 二、TensorRT流程 1. model.pth --> 转换成 model.wts 用pytorch容易完成，pytorch推荐使用 model.state_dict() 保存模型；model.pth是用户提供的pytorch模型；model.wts文件： model.wts文件是纯文本文件 第一行是数量，说明该文件总共有多少行 # 每行的内容格式 [wei