TensorRT 能够加速深度学习模型的运行。

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
本课程深入阐述了英伟达TensorRT在深度学习模型加速领域的应用。课程内容不仅注重理论知识的传授，更强调实践能力的提升，旨在帮助学员掌握核心技能。通过详细讲解使用方法，最终目标是构建一个统一的推理引擎以及一个统一的模型转换工具，从而能够便捷地将TensorFlow、Caffe和ONNX等多种模型格式转换为TensorRT模型，并借助推理引擎实现性能的显著优化。此外，课程还重点介绍了Int8量化技术，包括Int8量化的具体实施方法，并提供了我自己开发的用于手工读取和修改量化表的实用工具。同时，课程内容涵盖了全面的性能优化策略以及避免常见问题的指导，确保开发完成后使用的工具能够直接应用于实际工程部署场景。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

TensorRT 用于加速深度学习模型的详细解析

优质

本文深入探讨了TensorRT的功能和优势，提供了关于如何使用该技术来优化及加速深度学习模型部署的全面指导。本课程讲解了英伟达TensorRT在加速深度学习模型中的应用。不仅传授使用方法，还提供了实际工具，在此基础上完成一个统一的推理引擎和一个统一模型转换工具，可以将TF、Caffe 和 ONNX 模型通过配置文件转换为 TensorRT 模型，并利用推理引擎进行优化加速。同时课程中详细讲解了如何进行Int8量化，并赠送了一个手工读取和修改量化表的实用工具。此外，在性能优化方面也提供了丰富的指导，帮助学员避免常见的开发陷阱，使最终完成的工具有利于直接部署到实际工程应用中。

TensorRT深度学习模型部署实战

优质

《TensorRT深度学习模型部署实战》是一本专注于使用NVIDIA TensorRT进行高效深度学习模型优化与部署的技术书籍，适合AI开发者和研究人员提升生产环境下的模型性能。现在为大家介绍一套新课程——深度学习-TensorRT模型部署实战。这套2022年4月推出的完整版视频教程包含代码与课件资源。该课程分为四个部分：第一部分：CUDA-驱动API精简，涵盖CUDA驱动API的使用、错误处理方法以及上下文管理技巧，并介绍其在开发中的位置和最佳实践。第二部分：CUDA-运行时API精简。此章节将教授如何利用CUDA运行时API进行编程，重点在于简化操作并确保实用性。内容包括编写核函数以加速模型预处理（如仿射变换），掌握Yolov5后端处理的优化策略以及共享内存的应用技巧。第三部分：TensorRT基础学习。这部分课程涵盖TensorRT的基础知识，包括如何编译和推理模型、使用ONNX解析器，并深入探讨ONNX结构及其编辑修改方法；同时还会讲解int8量化技术、插件开发流程及简化版插件开发策略以及动态shape的应用技巧。第四部分：TensorRT高级应用。通过项目驱动的方式学习大量具体的深度学习案例，如分类器、目标检测等，掌握针对这些任务的封装技术和多线程技术，并了解框架设计的相关知识和技术细节。

基于 TensorRT 的深度网络模型推理加速实现

优质

本研究探索了利用TensorRT优化深度学习模型在GPU上的推理速度，实现了显著的性能提升。本段落档将介绍深度学习的应用场景、常规部署方法及面临的挑战，并基于这些挑战详细介绍NVIDIA提供的高效解决方案TensorRT及其性能和案例分享。

TensorRT模型部署实战课程-深度学习

优质

本课程深入浅出地讲解如何使用TensorRT进行深度学习模型的优化与高效部署，适合希望提升推理速度的技术爱好者和开发者。分享一套深度学习课程——《深度学习-TensorRT模型部署实战》，大家可以下载学习。

深度学习模型压缩与加速综述——聚焦模型压缩和深度学习技术

优质

本文全面回顾了深度学习模型压缩与加速领域的主要方法和技术进展，重点关注模型压缩策略及其对提高计算效率的影响。深度学习模型压缩与加速是当前AI领域中的一个重要研究方向，在资源受限的设备上实现高效部署尤为关键。这篇论文探讨了通过多种技术来减小模型大小并提升运行速度，以适应不同的计算环境。本段落将详细讨论这些关键技术。首先，理解深度学习模型复杂性至关重要：随着神经网络结构变得越来越深，参数数量迅速增加，导致计算和存储需求大幅上升。这对移动设备和边缘计算环境来说是不可接受的，因此模型压缩显得尤为重要。 1. **权重量化**：一种常见的压缩方法是将连续浮点权重转换为有限离散值。例如，8位量化可以将32位浮点数转化为8位整数，显著减少内存占用。尽管这可能牺牲一定的精度，但通过优化策略仍可尽可能保持模型性能。 2. **二值化和ternary化**：更极端的量化形式包括限制权重为1或0（二值化）以及两个非零值（ternary化）。虽然这种方法可能导致精度下降，但在某些情况下仍然能维持可接受的表现水平。 3. **剪枝**：通过移除对整体性能影响较小的连接或节点来减小模型大小。这包括结构化剪枝和非结构化剪枝等多种形式。 4. **知识蒸馏**：这是一种将大模型（教师）的知识转移到小型模型（学生）中的技术，以提高学生的预测能力并保持较低计算成本的同时实现类似性能。 5. **低秩分解**：通过将权重矩阵表示为两个较小矩阵的乘积来减少参数数量。这包括奇异值分解(SVD)等方法。 6. **结构设计优化**：开发更高效的网络架构，如MobileNet和EfficientNet，利用深度可分离卷积、通道注意力机制等方式以较少参数实现类似甚至更好的性能表现。 7. **模型融合**：通过集成多个小型模型的预测结果来提高整体性能并降低计算成本。 8. **动态模型调整**：根据输入数据或任务复杂度动态调节模型大小，例如在Inception-ResNet-v2中采用分支自适应策略。 9. **硬件优化**：针对特定硬件平台（如GPU、TPU等）进行定制化优化以最大化性能和效率。 10. **量化感知训练**：同时进行量化过程中的模型训练可以减少精度损失，从而提高最终模型的质量。综上所述，深度学习模型压缩与加速涉及多种技术的综合运用。这些方法结合应用可以在保证模型性能的同时显著降低计算资源需求，并对推动AI在实际场景下的广泛应用具有重要意义。通过深入研究和开发这些策略，我们可以更好地应对各种挑战并实现更广泛高效的AI部署。

TensorRTX：利用TensorRT网络定义API实现流行深度学习模型

优质

TensorRTX项目通过创新地使用TensorRT的网络定义API，实现了对各种流行深度学习模型的支持与优化，旨在提供高效、快速的推理解决方案。 TensorRTx 旨在通过使用 TensorRT 网络定义 API 来实现流行的深度学习网络。众所周知，TensorRT 内置了一些解析器，例如 CaffeParser、UFFParser 和 ONNXParser 等。然而，在使用这些解析器时，我们经常会遇到“不受支持的操作或层”的问题，特别是在处理一些包含最新类型图层的模型时。那么为什么不直接跳过所有解析器呢？我们可以仅利用 TensorRT 的网络定义 API 来构建整个网络，并且这并不复杂。我创建这个项目是为了更好地熟悉 TensorRT 的 API 并与社区分享和学习经验。所有的模型首先在 PyTorch、MXNet 或 TensorFlow 中实现，然后导出权重文件 xxx.wts。接下来使用 TensorRT 加载这些权重，定义网络并进行推断操作。在我的资源中可以找到一些基于 PyTorch 实现的模型，其余部分则来自多个开源项目中的实现。消息更新日期为2021年4月26日。最近添加了 Inceptio 模型。

TensorRT模型部署实战——深度学习视频课程

优质

本课程聚焦于TensorRT在深度学习模型中的高效部署技术，通过实战案例深入解析如何优化和加速神经网络推理过程。适合希望提升AI应用性能的专业人士学习。分享课程——深度学习-TensorRT模型部署实战（2022年4月新课），提供完整版视频教程下载，并附带代码、课件。本课程分为四个部分：第一部分：精简CUDA-驱动API，涵盖CUDA驱动API的使用方法、错误处理和上下文管理技巧。这部分内容还会介绍驱动API的位置及其开发习惯。第二部分：精简CUDA-运行时API，侧重于学习如何利用CUDA运行时API进行编程，并通过实例讲解核函数加速模型预处理（仿射变换）的方法以及YOLOv5的后处理加速技术。此外，还将探讨共享内存的应用技巧。第三部分：TensorRT基础教程，包括了解和掌握TensorRT中的模型编译与推理流程、ONNX解析器使用方法及ONNX结构分析与编辑修改技能；并深入讲解整数定点量化（int8）、插件开发步骤以及动态shape的灵活应用等核心概念和技术点。第四部分：TensorRT高级进阶，以实际项目为驱动，涵盖大量具体案例如分类器、目标检测、姿态识别、场景分割等多种应用场景，并详细解析深度学习所需封装技术、多线程处理及框架设计等相关知识。

TensorRT：一个用于NVIDIA GPU和深度学习加速器的高性能推理C++库

优质

TensorRT是由NVIDIA开发的一款高性能C++库，专为在GPU及深度学习加速器上进行高效的深度学习模型推理而设计。该存储库包含NVIDIA TensorRT的开源软件（OSS）组件。这些组件包括TensorRT插件和解析器（如Caffe和ONNX），以及演示如何使用TensorRT平台及其功能的应用示例。这些开源软件是TensorRT通用可用性版本中的部分内容，具有额外的功能扩展及错误修复。对于向TensorRT-OSS代码库贡献的指南，请查阅相关文档。有关于每个TensorRT-OSS版本新增特性和更新的信息摘要也已提供。构建先决条件：要构建TensorRT-OSS组件，您需要安装以下软件包。首先需确保拥有TensorRT GA（通用可用性）版本v7.2.1。