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0061-极智AI-解析TensorRT API的模型推理过程-个人笔记

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简介:
本笔记深入剖析了TensorRT API在模型推理中的应用细节,旨在帮助开发者理解与优化高性能深度学习模型部署。 0061_极智AI_解读TensorRT API构建模型推理流程-个人笔记 这份笔记详细介绍了使用TensorRT API进行模型推理的整个过程,并提供了对API的理解和个人见解,适合希望深入了解如何利用TensorRT优化深度学习模型部署的技术人员阅读。

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    本文介绍了如何在基于API的TensorRT模型中实现和应用FP16(半精度)进行推理的方法与技巧,旨在优化计算性能。 这是使用C++ TensorRT API编写的TensorRT模型的工作示例,在半精度模式下运行推理。该模型支持全精度和半精度两种推断模式。 - demo.cpp:包含模型定义及推断代码。 - wts_gen_demo.py:将numpy数组的常规字典转换为TensorRT wts格式(包括全精度或半精度)。 - ./images:测试图像文件夹,用于运行推理操作。 - ./data:数据文件夹,内含泡菜字典格式和TensorRT wts格式的权重。 项目依赖关系: - OpenCV >= 2.4 - TensorRT RC 4.0.0.3 - CUDA 9.0 硬件要求:需要具有FP16支持的NVIDIA GPU。我们已在Tesla V100上进行了测试。
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    本资料为个人在学习C++编程语言过程中的手记与心得,包含基础语法、数据结构及常见问题解决方案等内容。适合初学者参考使用。 这段笔记是我学习C++程序设计课程时所做的记录。由于是临时决定开始学习C++,我根据需要进行有针对性的学习。目前我已经学到了“文件输入输出流”这部分内容,而项目中暂时不需要使用模板相关知识,所以暂且学到这里为止。后续肯定还会继续深入学习的。 这门课的教学质量很高,不像一些培训课程那样囫囵吞枣、不求甚解。老师发布的作业也非常适合像我们这样自学的人。