如何解决Torchscript 与 TensorRT 进行实时推理
我已经训练了一个对象检测模型，用于实时应用的生产。我有以下两个选择。谁能建议在 Jetson Xavier 上运行推理以获得最佳性能的最佳方法是什么？也欢迎任何其他建议。
- 将模型转换为 ONXX 格式并与 TensorRT 一起使用
- 将模型保存为 Torchscript 并在 C++ 中运行推理
解决方法
在 Jetson 硬件上，我的经验是使用 TensorRT 肯定更快。您可以使用 NVIDIA 的 ONNXParser 将 ONNX 模型转换为 TensorRT。为了获得最佳性能，您可以选择使用混合精度。此处解释了如何将 ONNX 转换为 TensorRT：TensorRT。第 3.2.5 节用于 Python 绑定，第 2.2.5 节用于 C++ 绑定。
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