深度学习模型在训练好以后，下一步就是部署到不同的设备进行测试，不同设备之间的转换一般可以通过中间件ONNX进行转换，以达到不同平台的通用。本文以模型转为ONNX为起点，分析介绍ONNX转为TensorRTEngine并进行推理的整个流程链路。1、ONNX序列化为TensorRTEngineONNX序列化为TRT模型的整个流程可以用下图表示使用C++的API进行开发时，需要引入头文件NvInfer以及NvOnnxParser，C++的接口都是通过I开头的的接口类定义的，如ILogger、IBuilder等。#include“NvInfer.h”#include“NvOnnxParser.h”us
推理部分之detect.py文件讲解1.下载Yolov5的源码2.主函数讲解3.文件标头的注释4.main函数的5.run函数5.1第一块参数部分5.2第二块，传入数据预处理5.3第三块创建文件夹5.4第四块加载模型的权重5.5第五块Dataloader加载模块5.6第六块推理部分Runinference5.7输出结果Printresults1.下载Yolov5的源码克隆一下yolov5的代码gitclonehttps://github.com/huangfengge/yolov5配置好项目所需的依赖包2.主函数讲解opt为执行可以传递的参数if__name__=='__main__':opt
目录 1、下载权重编辑2、python推理3、转ONNX格式4、ONNXRUNTIMEC++部署utils.hutils.cppdetect.hdetect.cppmain.cppCmakeList.txt 1、下载权重我这里之前在做实例分割的时候，项目已经下载到本地，环境也安装好了，只需要下载pose的权重就可以2、python推理yolotask=posemode=predictmodel=yolov8n-pose.ptsource=0show=true3、转ONNX格式yoloexportmodel=yolov8n-pose.ptformat=onnx输出： (yolo)jason@h
在www.paddlepaddle.org.cn中如图安装。 打开cmd确认是否安装完成。点击状态栏中的“开始”，搜索“cmd”：输入“nvidia-smi”并回车，出现以下页面：输入“nvcc--version”情况1：情况2：说明未安装cuda——打开CUDAToolkit11.7Downloads|NVIDIA开rutu如上图进行安装。注：使用默认路径安装安装完成后再次打开cmd输入nvcc--version从网上下载对应版本的cudnn文件，将下图中三个文件夹复制到“CUDA”-“v11.7”目录下（如下图）需要权限就点击“继续” 参考本系列教程2（CPU版本）完成Anaconda的安
YOLOv8&YOLOv7&YOLOv5不同模型参数/性能对比0.引言1.软硬件配置（1）硬件配置（2）软件配置2.数据集配置3.不同模型性能对比表4.结论5.后记0.引言由于YOLOv5/YOLOv7使用的设备不尽相同，考虑控制变量法，特此写一篇博客记录一下各模型的横向对比（由于时间有限，因此只针对640尺寸的模型进行训练测试）1.软硬件配置（1）硬件配置CPU：英特尔E5-2640v3@2.6GHzGPU：TeslaP4024G*4内存：64G（2）软件配置Ubuntu18.04cuda11.3pytorch:1.11.0torchvision:0.12.02.数据集配置2020年kagg
YOLOv8&YOLOv7&YOLOv5不同模型参数/性能对比0.引言1.软硬件配置（1）硬件配置（2）软件配置2.数据集配置3.不同模型性能对比表4.结论5.后记0.引言由于YOLOv5/YOLOv7使用的设备不尽相同，考虑控制变量法，特此写一篇博客记录一下各模型的横向对比（由于时间有限，因此只针对640尺寸的模型进行训练测试）1.软硬件配置（1）硬件配置CPU：英特尔E5-2640v3@2.6GHzGPU：TeslaP4024G*4内存：64G（2）软件配置Ubuntu18.04cuda11.3pytorch:1.11.0torchvision:0.12.02.数据集配置2020年kagg
前言前两篇博文分别讨论了YOLOv5检测算法的两种加速思路：采用多进程或批量检测，不过效果均收效甚微。本问将讨论使用TensorRT加速以及半精度推理/模型量化等优化策略对检测加速的实际影响。测试环境测试图片分辨率：13400x9528GPU：RTX4090Cuda：11.7YOLOv5版本：最新版(v7.0+)检测策略：将整张图片直接设置img_size为(1280x1280)进行检测(忽略精度，只注重速度)环境搭建关于TensorRT的安装在之前博文【目标检测】使用TensorRT加速YOLOv5中已经写过，这里不作赘述。Tensort模型转换运行export.py即可将pt模型转换成Te
推理题类的数据有一些，比如《1000道逻辑推理考题ACCESS数据库》、《近5千侦探脑筋急转弯选择题ACCESS数据库》等，但是今天遇到了一份有些图片的推理题库，感觉非常不错，就是记录数少了一些，请看以下截图，截图包含所有字段，所有图片放在一个文件夹中。分类情况如下：逻辑推理（60）、脑筋急转弯（28）、趣味几何（6）、趣味数学（57）、趣味益智（22）、数字推理（26）、图形视觉（45）、图形推理（42）、侦探推理（68）。有124条记录图片字段是有内容的，即包含图片文件有124个，具体可以联系我获得样本或自助从以下链接下载样本。该数据提供ACCESS创建的MDB扩展名文件以及EXCEL创建
详谈大模型训练和推理优化技术作者：王嘉宁，转载请注明出处：https://wjn1996.blog.csdn.net/article/details/130764843ChatGPT于2022年12月初发布，震惊轰动了全世界，发布后的这段时间里，一系列国内外的大模型训练开源项目接踵而至，例如Alpaca、BOOLM、LLaMA、ChatGLM、DeepSpeedChat、ColossalChat等。不论是学术界还是工业界，都有训练大模型来优化下游任务的需求。然而，大量实验证明，在高质量的训练语料进行指令微调（Instruction-tuning）的前提下，超过百亿参数量的模型才具备一定的涌现能
目录感谢B站UP羽毛布团演示视频稻香——东雪莲虚拟——东雪莲反方向的钟——东雪莲晴天+龙卷风——东雪莲ZOOD——东雪莲DDSP-SVC 3.0 (D3SP) 是什么？下载资源：解压整合包准备数据集智能音频切片 数据集准备填写训练设置和超参数 开始训练推理模型感谢B站UP羽毛布团羽毛布団的个人空间_哔哩哔哩_bilibilihttps://space.bilibili.com/3493141443250876/?spm_id_from=333.999.0.0演示视频稻香——东雪莲稻香——冬雪莲虚拟——东雪莲虚拟——冬雪莲反方向的钟——东雪莲反方向的钟——冬雪莲晴天+龙卷风——东雪莲晴天+龙卷风
