摘要：
TensorRT深度学习训练和部署 NVIDIA TensorRT是用于生产环境的高性能深度学习推理库。功率效率和响应速度是部署的深度学习应用程序的两个关键指标，因为它们直接影响用户体验和所提供服务的成本。Tensor RT自动优化训练好的神经网络，以提高运行时性能，与仅使用通用CPU的深度学习推理 阅读全文
posted @ 2021-01-08 07:32
吴建明wujianming
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摘要：
TensorRT 数据和表格示例 TensorRT 7.1在绑定索引方面比其前身更加严格。以前，允许错误配置文件的绑定索引。考虑一个网络，该网络具有四个输入，一个输出，以及在其中的三个优化配置文件 IBuilderConfig。该引擎有15个绑定，每个优化配置文件有5个绑定，概念上被组织为一个表： 阅读全文
posted @ 2021-01-08 07:12
吴建明wujianming
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摘要：
TensorRT原理图示 NVIDIA的核心® TensorRT™是有助于在NVIDIA图形处理单元（GPU）的高性能推理一个C ++库。它旨在与TensorFlow，Caffe，PyTorch，MXNet等训练框架以互补的方式工作。它专门致力于在GPU上快速有效地运行已经受过训练的网络，以生成结果 阅读全文
posted @ 2021-01-08 06:52
吴建明wujianming
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摘要：
TensorRT数据格式说明 NVIDIA ® TensorRT™支持不同的数据格式。需要考虑两个方面：数据类型和布局。 数据类型格式 数据类型是每个单独值的表示。它的大小决定了数值的范围和表示的精度；分别是FP32（32位浮点或单精度），FP16（16位浮点或半精度），INT32（32位整数表示） 阅读全文
posted @ 2021-01-08 06:41
吴建明wujianming
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