tensorRT源代码，搬运自Github

本课程讲解了英伟达TensoRT在加速深度学习模型中的应用，在本课程中，不仅授之以“渔”，而且授之以鱼，在讲解使用方法的基础上，最终完成一个统一的推理引擎和一个统一模型转换工具，可以把tf, caffe和onnx模型通过配置文件转换为TensorRT模型，并使用推理引擎进行加速。同时在Int8量化中给大家讲解了如和进行Int8量化，并赠送了我自己开发的一个手工读取和修改量化表的工具。在课程中给大家讲解了性能优化和如何避免各种坑。使得开发后的工具可以直接在工程部署中应用。

tensorrt7 官方文档 c++ python中tensorrt的应用 Chapter 1. What Is TensorRT?.............................................................................................1 1.1. Benefits Of TensorRT................................................................................................................3 1.1.1. Who Can Benefit From TensorRT.....................................................................................4 1.2. Where Does TensorRT Fit?......................................................................................................5 1.3. How Does TensorRT Work?..................................................................................................... 7 1.4. What Capabilities Does TensorRT Provide?............................................................................8 1.5. How Do I Get TensorRT?..........................................................................................................9 Chapter 2. Using The C++ API............................................................................................10 2.1. Instantiating TensorRT Objects in C++..................................................................................10 2.2. Creating A Network Definition In C++................................................................................... 11 2.2.1. Creating A Network Definition From Scratch Using The C++ API.................................12 2.2.2. Importing A Model Using A Parser In C++..................................................................... 13 2.2.3. Importing A Caffe Model Using The C++ Parser API......................................................14 2.2.4. Importing A TensorFlow Model Using The C++ UFF Parser API...................................14 2.2.5. Importing An ONNX Model Using The C++ Parser API..................................................15 2.3. Building An Engine In C++.....................................................................................................

YOLOv3使用笔记——TensorRT加速-附件资源

AI-LAB：此存储库包含一个docker映像，我可以用它以简单的方式开发自己的人工智能应用程序。 Python，TensorFlow，PyTorch，ONNX，Keras，OpenCV，TensorRT，Numpy，Jupyter笔记本...：whale2：

tensorrt_demos 展示如何使用TensorRT优化caffe / tensorflow / darknet模型并在NVIDIA Jetson或x86_64 PC平台上运行推理的示例。 在Jetson Nano上以约4.6 FPS运行优化的“ yolov4-416”物体检测器。 在Jetson Nano上以约4.9 FPS的速度运行优化的“ yolov3-416”物体检测器。 在Jetson Nano上以27〜28 FPS运行优化的“ ssd_mobilenet_v1_coco”对象检测器（“ trt_ssd_async.py”）。 在Jetson Nano上以6〜11 FPS运行非常精确的优化“ MTCNN”面部检测器。 在Jetson Nano上以“每张图像〜16毫秒（仅供参考）”运行优化的“ GoogLeNet”图像分类器。 除了Jetson Nano，所有演

TensorRTx旨在通过tensorrt网络定义API实现流行的深度学习网络。 众所周知，tensorrt内置了解析器，包括caffeparser，uffparser，onnxparser等。但是，当我们使用这些解析器时，经常会遇到一些“不受支持的操作或层”问题，尤其是某些正在使用的最新模型新类型的图层。 TensorRTx TensorRTx旨在通过tensorrt网络定义API来实现流行的深度学习网络。 众所周知，tensorrt内置了解析器，包括caffeparser，uffparser，onnxparser等。但是，当我们使用这些解析器时，经常会遇到一些“不受支持的操作或层”问题，尤其是某些正在使用的最新模型新类型的图层。 那么，为什么不跳过所有解析器呢？ 我们只是使用TensorRT网络定义API来构建整个网络，所以并不太容易

yolov5-onnx-张量 此 Repos 包含如何使用 TensorRT 运行 yolov5 模型。 Pytorch 实现是 。 将 pytorch 转换为 onnx 和 tensorrt yolov5 模型以在 Jetson AGX Xavier 上运行。 支持推断图像。 支持同时推断多幅图像。 要求 请使用torch>=1.6.0 + onnx==1.8.0 + TensorRT 7.0.0.11 运行代码 代码结构 networks代码是网络demo代码在 Jetson AGX Xavier 上运行 tensorrt 实现 ├── networks ├── utils ├── models ├── demo │ ├── demo.py | ├── demo_batch.py | ├── Processor.py | ├── Processor_Batch.py

yolov3-tiny json网络

1.实现了yolov5-tensorrt推理优化加速，帧率可达90FPS 2.部署在clion中，方便修改和调试 3.运行平台是ubuntu16.04 4.此代码仅为demo，各项效果未达最优，后续会逐步优化