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TensorRTX：利用TensorRT网络定义API实现流行深度学习模型

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简介：
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。

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  • TensorRTX：利用TensorRT网络定义API实现流行深度学习模型
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    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。
  • 基于Halcon的VGG16深度学习自定义网络模型
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    本项目利用Halcon视觉软件结合VGG16卷积神经网络架构，构建了一个定制化的深度学习模型，旨在提升图像处理和识别的精准度与效率。 Halcon深度学习自定义网络模型可以基于VGG16进行构建。
  • 基于 TensorRT 的深度网络模型推理加速实现
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    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
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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。
  • TensorRT 用于加速深度学习模型的详细解析
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    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。
  • 深度学习分割网络模型综述
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    本文对当前深度学习领域的分割网络模型进行了全面回顾与分析，涵盖了多种架构及其在不同应用中的表现。 这段文字提到了几种深度学习中的语义分割网络模型：FCN、UNet、Segnet、Enet、deeplab_xception_done、BiSeNet、DFN、ExFuse、Fusionnet、Light_weight_RefineNet以及Linknet和RedNet。
  • 利用Pytorch进行seq2seq机器翻译深度学习网络模型的训练与测试
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    本项目采用PyTorch框架构建并训练了seq2seq模型，旨在实现高效的机器翻译任务。通过精心设计的数据预处理和模型优化策略，显著提升了翻译质量。 本段落将深入探讨如何使用PyTorch框架构建一个seq2seq（Sequence to Sequence）机器翻译模型，并对其进行训练和测试。Seq2seq模型在自然语言处理任务中扮演着核心角色，特别是在机器翻译领域。由于其易用性和灵活性，PyTorch已成为深度学习研究与实践中的首选工具之一。 首先需要理解的是，seq2seq模型的基本架构通常由两个主要部分组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。其中，编码器负责读取输入序列并将其转换为固定长度的向量表示；而解码器则根据这个向量生成目标序列。这种设计使得模型能够有效处理不同长度的输入与输出序列。 在PyTorch中实现seq2seq模型时，我们需要关注以下几个关键点： 1. **数据预处理**：将源语言和目标语言文本转化为数值表示（如词嵌入）。可以使用预训练的词嵌入或从头开始训练。 2. **构建模型**：定义编码器与解码器的具体网络结构。这通常包括RNN层、全连接层以及注意力机制，以帮助解码器更有效地利用编码信息。 3. **损失函数**：在机器翻译任务中常用交叉熵损失来衡量生成序列和目标序列之间的匹配程度。 4. **优化算法选择**：如Adam或SGD等用于更新模型参数的优化方法的选择至关重要。 5. **训练过程**：对数据进行批量处理，执行前向传播、计算损失函数值，并通过反向传播与梯度下降法来调整权重和偏置。 6. **评估阶段**：使用验证集检查翻译质量，常用的指标包括BLEU分数等机器翻译性能评价标准。 7. **测试过程**：在独立的测试数据上运行模型并生成最终结果以供分析。 通过深入研究基于PyTorch实现seq2seq机器翻译深度学习网络的具体代码示例文件，可以掌握如何加载数据、构建和训练模型。这有助于理解优化复杂深度学习架构的过程，并提高实际项目中的应用能力与效率。