onnx优化上来先贴onnx优化后的效果：左图是yolov5s原模型导出的onnx，右图是经过优化后的onnx，效果是一致的，可以看到优化后简洁了不少，最主要的是模型简化后，可以排除很多不必要的麻烦。1.首先是动态维度，前面说过通常只设定batch为动态维度，因此找到yolov5官方的onnx转化代码export.py，找到torch.onnx.export函数，进行修改。torch.onnx.export(model,im,f,verbose=False,opset_version=opset,training=torch.onnx.TrainingMode.TRAININGiftraine
博文目录文章目录版本说明版本选择下载代码创建并激活虚拟环境使用CPU推理安装工程运行的最少依赖运行detect.py使用NvidiaGPU推理安装PyTorchCUDA环境运行detect.py安装TensorRT导出engine运行detect.py额外配置版本说明截止到2022.12.24,相关工具情况如下NvidiaGeForceGameReady驱动程序:527.56,运行nvidia-smi可知该驱动最高已支持到最新的CUDA12NvidiaCUDA:最新版CUDA版本为12NvidiaTensorRT:TensorRT8.5GAUpdate1,支持CUDA11.0到11.8Nvid
利用TensorRT的8位PTQ将StableDiffusion速度提高2倍在生成人工智能的动态领域中，扩散模型脱颖而出，成为生成带有文本提示的高质量图像的最强大的架构。像稳定扩散这样的模型已经彻底改变了创意应用。然而，由于需要迭代去噪步骤，扩散模型的推理过程可能需要大量计算。这对于努力实现最佳端到端推理速度的公司和开发人员提出了重大挑战。从NVIDIATensorRT9.2.0开始，我们开发了一流的量化工具包，具有改进的8位（FP8或INT8）训练后量化(PTQ:Post-TrainingQuantization)，可显着加快NVIDIA硬件上的扩散部署，同时保持图像质量。TensorRT的
如果你的stablediffusionwebui（auto1111开源版）不能安装TensorRT扩展，现象是无限挂机，同时确定你的webui版本是1.6.1以上的话，可以按照本方法临时解决。TensorRT是什么，可以见我另外个贴子，反正生成速度很快就是了，但对硬件有要求，就是要有tensorcore的GPU,简单判断就是RTX起步的显卡。如果你已经安装过此扩展了，请从extensions子目录中找到tensorrt的子目录，然后删了。删除后webui就可以正常启动了。启动后，现在web界面的扩展页中，点选url安装方式。在地址栏中填入临时库目录：https://github.com/and
前言相信大家在学习新的知识前都遇到过开发环境安装不上，或者环境冲突和版本不匹配的情况，另外当我们想要安装多个版本的支持库时，在本地环境上直接安装往往会导致版本冲突的情况，如果我们使用虚拟机或者WSL技术新建一个完整系统，这又往往需要耗费很长时间，同时在我们学习深度学习等相关技术时，我们需要使用到显卡进行计算，虚拟机调用显卡很不方便，同时CUDA、cuDNN、cuBLAS、TensorRT等GPU计算支持库都有强版本依赖，手动安装需要耗费很长时间，因此本文介绍通过docker的容器技术来实现使用Nvidia官方提供的镜像库创建 container容器。一、前期准备本文将以创建一个包含python
1.综述最近由于做数字人项目，采用的是wav2lip+GFPGAN进行人脸面部高清，但GFPGAN模型本身比较大，所以想着使用TensorRT来代替原始的pth推理看看能否提升运行速度，于是便开始了这趟windows10之下进行GFPGAN的trt推理的折腾之旅。2.环境我会提供一个我写好GFPGAN的trt推理的完整工程包。我的环境是windows10+cuda11.7+cudnn8.9.2+TensorRT-8.5.1.7+pycuda_cuda115+python3.8的虚拟环境。2.1TensorRT的环境安装TensorRT的环境安装参考英伟达官方TensorRT8.x下载地址2.1
TensorRT如何加速StableDiffusion？生成式AI图像内容生成技术近年来发展迅速，可以根据人类语言描述生成图片，在时尚、建筑、动漫、广告、游戏等领域有着广泛应用。StableDiffusionWebUI是Github上最为热门的利用生成式AI进行图像生成的项目。它采用ClipText对文字进行编码，然后采用UNet+Scheduler在潜在表示空间（latentspace）上进行Diffusion，最后采用AutoencoderDecoder将第二步生成的扩散信息再转为图像。StableDiffusionPipelineDiffusion模型最大的痛点是生成图片的速度过慢。St
概述Diffusion模型在生成图像时最大的瓶颈是速度过慢的问题。为了解决这个问题，StableDiffusion采用了多种方式来加速图像生成，使得实时图像生成成为可能。最核心的加速是StableDiffusion使用了编码器将图像从原始的3512512大小转换为更小的46464大小，从而极大地降低了计算量。它还利用了潜在表示空间（latentspace）上的Diffusion过程，进一步降低了计算复杂度，同时也能保证较好的图像生成效果。在消费级GPU上（8G显存），StableDiffusion要生成一张描述复杂图像大概需要4秒时间。然而，对于许多面向消费者的应用来说，每张图像生成需要4秒的
1.TensorRT-LLM编译模型1.1TensorRT-LLM简介使用TensorRT时，通常需要将模型转换为ONNX格式，再将ONNX转换为TensorRT格式，然后在TensorRT、TritonServer中进行推理。但这个转换过程并不简单，经常会遇到各种报错，需要对模型结构、平台算子有一定的掌握，具备转换和调试能力。而TensorRT-LLM的目标就是降低这一过程的复杂度，让大模型更容易跑在TensorRT 引擎上。需要注意的是，TensorRT针对的是具体硬件，不同的GPU型号需要编译不同的TensorRT格式模型。这与ONNX模型格式的通用性定位显著不同。同时，TensortR
文章目录1sdxl转diffusers2转onnx3转TensorRT1sdxl转diffusersjuggernautXL_version6Rundiffusion.safetensors文件是pthpytroch文件，需要先转为diffusers的文件结构。defconvert_sdxl_to_diffusers(pretrained_ckpt_path,output_diffusers_path):importosos.environ["HF_ENDPOINT"]="https://hf-mirror.com"#设置HF镜像源（国内用户使用）os.environ["CUDA_VISIBL
