文章首发于我的github仓库-cv算法工程师成长之路，欢迎关注我的公众号-嵌入式视觉。一，概述TensorRT是NVIDIA官方推出的基于CUDA和cudnn的高性能深度学习推理加速引擎，能够使深度学习模型在GPU上进行低延迟、高吞吐量的部署。采用C++开发，并提供了C++和Python的API接口，支持TensorFlow、Pytorch、Caffe、Mxnet等深度学习框架，其中Mxnet、Pytorch的支持需要先转换为中间模型ONNX格式。截止到2021.4.21日，TensorRT最新版本为v7.2.3.4。深度学习领域延迟和吞吐量的一般解释：延迟(Latency):人和机器做决策

文章首发于我的github仓库-cv算法工程师成长之路，欢迎关注我的公众号-嵌入式视觉。一，概述TensorRT是NVIDIA官方推出的基于CUDA和cudnn的高性能深度学习推理加速引擎，能够使深度学习模型在GPU上进行低延迟、高吞吐量的部署。采用C++开发，并提供了C++和Python的API接口，支持TensorFlow、Pytorch、Caffe、Mxnet等深度学习框架，其中Mxnet、Pytorch的支持需要先转换为中间模型ONNX格式。截止到2021.4.21日，TensorRT最新版本为v7.2.3.4。深度学习领域延迟和吞吐量的一般解释：延迟(Latency):人和机器做决策

 前言上一篇博客给大家介绍了LabVIEW开放神经网络交互工具包【ONNX】，今天我们就一起来看一下如何使用LabVIEW开放神经网络交互工具包实现TensorRT加速YOLOv5。以下是YOLOv5的相关笔记总结，希望对大家有所帮助。内容地址链接【YOLOv5】LabVIEW+OpenVINO让你的YOLOv5在CPU上飞起来https://www.cnblogs.com/virobotics/p/16802248.html【YOLOv5】LabVIEWOpenCVdnn快速实现实时物体识别（ObjectDetection）https://www.cnblogs.com/virobotics

 前言上一篇博客给大家介绍了LabVIEW开放神经网络交互工具包【ONNX】，今天我们就一起来看一下如何使用LabVIEW开放神经网络交互工具包实现TensorRT加速YOLOv5。以下是YOLOv5的相关笔记总结，希望对大家有所帮助。内容地址链接【YOLOv5】LabVIEW+OpenVINO让你的YOLOv5在CPU上飞起来https://www.cnblogs.com/virobotics/p/16802248.html【YOLOv5】LabVIEWOpenCVdnn快速实现实时物体识别（ObjectDetection）https://www.cnblogs.com/virobotics