onnxruntime推理 导出onnx模型： from ultralytics import YOLOWorld,YOLO model YOLOWorld(yolov8s-worldv2.pt) model.set_classes(["glasses","shoes"]) model.save("yolo_world.pt") model YOLO(yolo_world.pt) model.export(…

使用 TensorRT 进行推理需要几个主要步骤，从创建 Runtime 到最终的推理。这些步骤包括： 创建 Runtime 反序列化引擎 创建 Execution Context 分配内存 图像前处理 执行推理 结果后处理 以下是对每一步的详细解释： 1. 创建 Runtime 目的…

目录 前言0. 简述1. 案例运行2. 补充说明3. 代码分析3.1 main.cpp3.2 trt_worker.cpp3.3 trt_logger.cpp3.4 trt_classifier.cpp3.5 trt_model.cpp3.6 inference部分 结语下载链接参考 前言 自动驾驶之心推出的 《CUDA与TensorRT部署实战课程》，链接。记录下个人学习…

目录 前言0. 简述1. TensorRT的优化意义2. 自动驾驶中需要关注的实时性3. 自动驾驶中需要关注的电力消耗4. 自动驾驶中模型部署所关注的东西总结参考 前言 自动驾驶之心推出的 《CUDA与TensorRT部署实战课程》，链接。记录下个人学习笔记，仅供自己参考 本…

引言 随着对大型语言模型 (LLM) 的需求不断增长，确保快速、高效和可扩展的推理变得比以往任何时候都更加重要。NVIDIA 的 TensorRT-LLM 通过提供一套专为 LLM 推理设计的强大工具和优化，TensorRT-LLM 可以应对这一挑战。TensorRT-LLM 提供了一系列令人印…

目录 前言0. 简述1. 什么是TensorRT2. TensorRT的工作流介绍3. TensorRT的一些限制总结参考 前言 自动驾驶之心推出的 《CUDA与TensorRT部署实战课程》，链接。记录下个人学习笔记，仅供自己参考 本次课程我们来学习课程第三章—TensorRT 基础入门&#xf…

🤶背景描述 在使用反推提示词的时候，按照上一篇介绍的方法是可以正常使用的。 但是看后台的时候，发现有一个错误： *************** EP Error *************** EP Error D:\a\_work\1\s\onnxruntime\python\onnxruntime_pybind_s…

onnxruntime推理 导出onnx模型： from ultralytics import YOLOWorld,YOLO model YOLOWorld(yolov8s-worldv2.pt) model.set_classes(["glasses","shoes"]) model.save("yolo_world.pt") model YOLO(yolo_world.pt) model.export(…

1. 参考博客和代码、模型仓库： 1.1. 【C随记】collect2: error: ld returned 1 exit status错误分析与解决 1.2. Visual Studio 2022新建 cmake 工程测试 tensorRT 自带样例 sampleOnnxMNIST 1.3.报错：ModuleNotFoundError: No module named ‘ten…

NVIDIA Triton系列03-开发资源说明 大部分要学习 Triton 推理服务器的入门者，都会被搜索引擎或网上文章引导至官方的 https://developer.nvidia.com/nvidia-triton-inference-server 处（如下截图），然后从 “Get Started” 直接安…

目录 一、前言： 二、关于环境安装： 三、首先记录下自己的几个问题 问题：c部署和python部署的区别？ 四、正文开始 4.1 图像预处理讲解 1、BGR---->RBG 2、等比例放缩图片（涉及到短边的填充） 3、归一化…

目录 前言0. 简述1. 什么是TensorRT2. TensorRT的工作流介绍3. TensorRT的一些限制总结参考 前言 自动驾驶之心推出的 《CUDA与TensorRT部署实战课程》，链接。记录下个人学习笔记，仅供自己参考 本次课程我们来学习课程第三章—TensorRT 基础入门&#xf…

C 结合 TensorRT 部署深度学习模型有几个关键优势，这些优势在各种工业和商业应用中极其重要： 高效的性能：TensorRT 通过优化深度学习模型来提高推理速度，减少延迟。这对于实时处理应用（如视频分析、机器人导航等&#…

文章目录 一、拉取 tensorrt 、yolov5、tritonserver 镜像二、下载 yolov5-6.2、tensorrtx/yolov5-6.2源码三、pt转wts四、wts转engine五、创建triton推理服务器六、创建客户端进行测试 一、拉取 tensorrt 、yolov5、tritonserver 镜像 docker pull hakuyyf/tensorrtx:trt8.2_…

目录 前言0. 简述1. 案例运行2. 补充说明3. 代码分析3.1 main.cpp3.2 create_data.py 结语下载链接参考 前言 自动驾驶之心推出的 《CUDA与TensorRT部署实战课程》，链接。记录下个人学习笔记，仅供自己参考 本次课程我们来学习课程第六章—部署分类器&…

1. 参考博客： 1. 【CUDA】CUDA编译：https://blog.csdn.net/u011285477/article/details/104408296 2. 项目文件夹结构： c_cuda/cuda/CMakeLists.txtfoo.cufoo.cuhCMakeLists.txtmain.cpp3. 完整代码： 1. c_cuda/CMakeLis…