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YOLOv8实例分割实战:ONNX模型转换及TensorRT部署
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执行tensorrt加速后的命令(python)-ubuntu
bai666ai
2024-03-03 13:15:05
课时名称
课时知识点
执行tensorrt加速后的命令(python)-ubuntu
实践篇(Windows和Ubuntu系统上的ONNX模型转换及TensorRT加速部署流程演示)
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执行tensorrt加速后的命令(python)-ubuntu
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基于
tensor
rt
int8量化yolov5 onnx模型并实现推理
python
源码(
加速
推理)+操作说明.zip
【资源说明】 基于
tensor
rt
int8量化yolov5 onnx模型并实现推理
python
源码(
加速
推理)+操作说明.zip 环境配置
ubuntu
:18.04 cuda:11.0 cudnn:8.0
tensor
rt
:7.2.16 OpenCV:3.4.2 cuda,cudnn,
tensor
rt
和OpenCV安装包(编译好了,也可以自己从官网下载编译)可以从链接: https://pan.baidu.com/s/1dpMRyzLivnBAca2c_DIgGw 密码: 0rct cuda安装 如果系统有安装驱动,运行如下
命令
卸载 sudo apt-get purge nvidia* 禁用nouveau,运行如下
命令
sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf 在末尾添加 blacklist nouveau 然后
执行
sudo update-initramfs -u chmod +x cuda_11.0.2_450.51.05_linux.run sudo ./cuda_11.0.2_450.51.05_linux.run 是否接受协议: accept 然后选择Install 最后回车 vim ~/.bashrc 添加如下内容: expo
rt
PATH=/usr/local/cuda-11.0/bin:$PATH expo
rt
LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH source .bashrc 激活环境 cudnn 安装 tar -xzvf cudnn-11.0-linux-x64-v8.0.4.30.tgz cd cuda/include sudo cp *.h /usr/local/cuda-11.0/include cd cuda/lib64 sudo cp libcudnn* /usr/local/cuda-11.0/lib64
tensor
rt
及OpenCV安装 定位到用户根目录 tar -xzvf
Tensor
RT
-7.2.1.6.
Ubuntu
-18.04.x86_64-gnu.cuda-11.0.cudnn8.0.tar.gz cd
Tensor
RT
-7.2.1.6/
python
,该目录有4个
python
版本的
tensor
rt
安装包 sudo pip3 install
tensor
rt
-7.2.1.6-cp37-none-linux_x86_64.whl(根据自己的
python
版本安装) pip install pycuda 安装
python
版本的cuda 定位到用户根目录 tar -xzvf opencv-3.4.2.zip 以备推理调用 【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载,沟通交流,互相学习,共同进步!
GPU人工智能服务器配置指南
GPU不同型号选择与购买建议,机器深度学习软件安装文档。
onnxruntime-1.5.3-cp36-cp36m-linux_armv7l.whl.zip
onnxruntime-1.5.3-cp36-cp36m-linux_armv7l.whl.zip
yolov8+
tensor
RT
加速
推理+部署-姿态识别-实力分割-目标检测
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miivii域控制器(Xavier)实现
Tensor
RT
加速
后的Ultra-Fast-Lane-Detection项目
是神力模型转换工具链, 一、安装依赖 1、
Tensor
RT
7 nvidia官网
Tensor
RT
各版本下载 2、gflags 3、thor 4、opencv 二、编译
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