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TensorRT模型部署实战课程-深度学习

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简介：
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。

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  • TensorRT模型部署实战课程-深度学习
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    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。
     
  • TensorRT深度学习模型部署实战
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    《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。
     
  • TensorRT模型部署实战——深度学习视频课程
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    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。
     
  • PyTorch/ONNX深度学习模型的C++部署
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    本教程深入介绍如何将基于PyTorch和ONNX格式的深度学习模型转换并部署到C++环境中，实现高效跨平台应用。 本课程将介绍如何创建并优化用于Pytorch和ONNX的C++部署框架，并利用英伟达显卡（通过CUDA/TensorRT）加速模型推理的过程。此外，还将探讨在产品中应用这些技术的方法。课程会定义一套统一接口来加载各种ONNX模型，并特别关注在实际部署过程中可能遇到的问题及解决方案。
     
  • 移动端上的深度学习模型部署
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    本文探讨了在移动设备上实现深度学习模型的有效方法与技术，旨在优化资源利用并提高模型运行效率。 本段落主要讨论了训练调试与移动端部署问题。在训练调试方面，作者提供了两篇文章供读者参考：一篇介绍了整体的调试方法，另一篇讲述了如何避免过拟合。在移动端部署方面，文章探讨了深度学习模型在移动设备上的部署挑战和解决方案。
     
  • 深度学习模型剪枝优化及部署实例.rar
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    本资源介绍深度学习模型剪枝技术及其优化方法，并通过具体实例展示如何将剪枝后的模型高效部署至实际应用中。 深度学习模型部署与剪枝优化实例视频教程旨在帮助学生快速掌握模型的部署及优化方法。课程主要涵盖两大核心模块：首先，通过使用PyTorch和TensorFlow2版本来演示如何进行模型部署，并利用Docker工具简化环境配置以及解决迁移问题；其次，详细讲解经典剪枝技术与相关论文，并结合实例展示应用过程。整门课程风格通俗易懂，力求以最贴近实际的方式带领学生快速掌握部署方法及优化案例。
     
  • 深度学习模型部署的开源工具箱MMDeploy
    优质
    MMDeploy是一款专为深度学习模型部署设计的开源工具箱，支持多种硬件平台和框架，旨在简化从训练到部署的过程。 MMDeploy是一个专为深度学习模型提供部署支持的工具集，旨在帮助研究者和开发人员将训练好的深度学习模型部署到生产环境中，无论是服务器、边缘设备还是移动终端。它的核心功能包括模型转换、优化与推理加速等，以实现高效且易于部署的深度学习应用。 使用MMDeploy时，用户会接触到一个名为tools的目录，其中包含了用于模型转换和推理的各种工具。通常这些工具通过Python脚本或命令行工具提供给用户，方便进行模型部署工作。例如，在编写或修改setup.py文件后，可以安装并配置该工具箱及其依赖环境；同时requirements.txt文件列出了所有需要安装的Python包，确保在不同环境中正确运行。 此外，CMakeLists.txt作为构建系统的配置文件，定义了项目的编译规则和程序依赖关系，对于保证各个组件在不同操作系统和硬件平台上的正常工作至关重要。而.codespell_ignore.txt则用于指定代码拼写检查时可忽略的文件或目录，确保开发过程中的代码整洁性和一致性。 除了上述文件外，MMDeploy还涉及到了代码版本管理和提交策略的问题。.pre-commit-config.yaml提供了有关预提交钩子配置的信息，帮助开发者在将代码提交到版本库前自动执行各种检查和格式化操作。README.md与README.txt则为用户提供安装指南、使用方法及相关文档，是了解并上手MMDeploy不可或缺的资料。 实际应用中，MMDeploy支持多种深度学习框架模型部署，如PyTorch、TensorFlow等；mmdeploy_models目录可能包含示例深度学习模型，帮助用户更好地理解如何将训练好的模型部署到生产环境中。 总之，MMDeploy是一个功能丰富且高度可配置的开源工具箱，简化了从模型转换到推理加速的过程。通过提供必要的工具、配置文件和示例模型，它极大地降低了部署深度学习模型的技术门槛，使开发者能够专注于开发本身而不必担心技术问题。