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CUDA与TensorRT部署实战课程下载
pangshui333333
2023-11-17 15:35:16
CUDA与TensorRT部署实战课程(2023新课+源码+课件)。
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CUDA与TensorRT部署实战课程下载
CUDA与TensorRT部署实战课程(2023新课+源码+课件)。
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CUDA
与
Tensor
RT
部署
实战
课程
2023
今天给大家分享一套关于
CUDA
与
Tensor
RT
部署
的视频教程,附带课件+源码资料
下载
,希望大家喜欢! 一、什么是
Tensor
RT
?
Tensor
RT
是英伟达的AI加速推理模型,我们在使用GPU深度学习训练完后,会生成.pt模型,但是这个模型在推理时不够快,这时候就需要转化成t
rt
模型,使用c++利用
Tensor
RT
API编写程序进行快速推理。 二、
CUDA
下载
安装 本人
下载
的版本是
cuda
11.6,cudnn8.4,正好对应上的,当然
cuda
版本要能支持你的GPU,
cuda
版本太高你的GPU跑不了,
cuda
版本太低也不好。 运行命令提示符cmd,输入图中指令查看自己显卡信息。 三、如何确定运行参数和线程索引? 运行参数的确定
cuda
核函数添加了<<<>>>尖括号配置信息,尖括号内的配置信息并不是传递给核函数的,而是传递给
CUDA
运行时系统,告诉运行时系统如何启动核函数。确定块个数和线程个数的一般步骤为: 1)先根据GPU设备的硬件资源确定一个块内的线程个数; 2)再根据数据大小和每个线程处理数据个数确定块个数。 参考代码如下: //每个块内有256个线程 unsigned
深度学习-
Tensor
RT
模型
部署
实战
视频
课程
分享
课程
——深度学习-
Tensor
RT
模型
部署
实战
,2022年4月新课,完整版视频教程
下载
,附代码、课件。 本
课程
划分为四部分: 第一部分精简
CUDA
-驱动API:学习
CUDA
驱动API的使用,错误处理方法,上下文管理方法,了解驱动API所处位置,
CUDA
的开发习惯。 第二部分精简
CUDA
-运行时API:学习
CUDA
运行时API的使用,力求精简,力求够用,学会编写核函数加速模型预处理(仿射变换),学习yolov5的后处理加速方法,共享内存的使用。 第三部分
tensor
RT
基础:学习
tensor
RT
的模型编译、推理流程,onnx解析器的使用,学习onnx的结构和编辑修改方法,学习int8量化,插件开发流程,简化的插件开发方法,学习动态shape的应用。 第四部分
tensor
RT
高级:以项目驱动,学习大量具体的项目案例(分类器、目标检测、姿态检测、场景分割、道路分割、深度估计、车道线检测、huggingface、insightface、mmdetection、onnxruntime、openvino),学习针对深度学习需要的封装技术、多线程技术、框架设计技术。
深度学习-
Tensor
RT
模型
部署
实战
2022
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课程
——《深度学习-
Tensor
RT
模型
部署
实战
》,2022年4月新课,提供代码和课件
下载
! 本
课程
划分为四部分: 第一部分精简
CUDA
-驱动API:学习
CUDA
驱动API的使用,错误处理方法,上下文管理方法,了解驱动API所处位置,
CUDA
的开发习惯。 第二部分精简
CUDA
-运行时API:学习
CUDA
运行时API的使用,力求精简,力求够用,学会编写核函数加速模型预处理(仿射变换),学习yolov5的后处理加速方法,共享内存的使用。 第三部分
tensor
RT
基础:学习
tensor
RT
的模型编译、推理流程,onnx解析器的使用,学习onnx的结构和编辑修改方法,学习int8量化,插件开发流程,简化的插件开发方法,学习动态shape的应用。 第四部分
tensor
RT
高级:以项目驱动,学习大量具体的项目案例(分类器、目标检测、姿态检测、场景分割、道路分割、深度估计、车道线检测、huggingface、insightface、mmdetection、onnxruntime、openvino),学习针对深度学习需要的封装技术、多线程技术、框架设计技术。
YOLOv5
实战
+
Tensor
RT
部署
+VS2019编译[全部软件
下载
]
使用
Tensor
RT
来加速
部署
YOLOv5项目,此文档中包含全部 软件及依赖库 在Win10系统上完成,需要用到的软件与依赖包有:
cuda
10.2 , cudnn 7.6.5 , VS2019 , OpenCV 3.4.0 , Anaconda3 , CMake 3.19.4 ,
Tensor
RT
7 安装使用使用教程:https://blog.csdn.net/weixin_39588099/a
rt
icle/details/119994675?spm=1001.2014.3001.5502
深度学习-
Tensor
RT
模型
部署
实战
给大家分享一套新课——深度学习-
Tensor
RT
模型
部署
实战
,2022年4月新课,完整版视频教程
下载
,附代码、课件。 本
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划分为四部分: 第一部分精简
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-驱动API:学习
CUDA
驱动API的使用,错误处理方法,上下文管理方法,了解驱动API所处位置,
CUDA
的开发习惯。 第二部分精简
CUDA
-运行时API:学习
CUDA
运行时API的使用,力求精简,力求够用,学会编写核函数加速模型预处理(仿射变换),学习yolov5的后处理加速方法,共享内存的使用。 第三部分
tensor
RT
基础:学习
tensor
RT
的模型编译、推理流程,onnx解析器的使用,学习onnx的结构和编辑修改方法,学习int8量化,插件开发流程,简化的插件开发方法,学习动态shape的应用。 第四部分
tensor
RT
高级:以项目驱动,学习大量具体的项目案例(分类器、目标检测、姿态检测、场景分割、道路分割、深度估计、车道线检测、huggingface、insightface、mmdetection、onnxruntime、openvino),学习针对深度学习需要的封装技术、多线程技术、框架设计技术。
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