我有一个读取序列化<code>TensorRT</code>引擎的代码：
<pre><code>import tensorrt as trt
import pycuda.driver as cuda
cu
我是使用Cuda工具包进行GPU编程的新手，我必须写一些代码来提供标题中提到的功能。
我想粘贴代
我正在Nvidia <strong> Tesla P100 </strong>上使用张量流<code>centernet_resnet50_v2_512x512_kpts_coco17_tpu-8</code>对象检测
我有一个带有两个输入的CDCGreedyDecoder插件，所附图片中显示了最后一层（最后一层）。
因此该层有两个
我需要部署一个 yolov4 推理模型，并且我想将 onnxruntime 与 tensorRT 后端一起使用。我不知道如何在 C++ 中
我有 Python 代码以及 TensorRT 和 Docker 容器 20.03，它有 CUDA 10.2 和 TensorRT 7.0.0
<pre><code>from __future__ import p
我正在尝试使用 tensorrt 来加速我的模型推理。
现在，我得到了我的模型的 onnx 文件，我也得到了
我们当前的流程：<code>tf2</code>-><code>onnx</code>-><code>TensorRT</code> 的对话（所有<code>16</code> 和 <code>32</code>
我有一个形状为 [1,100,34] 的张量，需要在替代索引处添加 2 个张量 [1,100,17] 形状。当前的实现在 pytorch
这是我冻结 keras 模型的代码
<pre><code>import tensorflow as tf
import tensorflow.compat.v1.keras.backend as K
from
在使用 TF 2.3 时调用 tf.experimental.tensrrt.Converter 崩溃，没有报告，但在使用 TF 2.4 时运行没有问题。您可
帮助我完成 tensorflow 模型部署部分。我遇到了与截止日期相关的问题。
<pre><code>Exception in thread Thread-3
NVIDIA TensorRT 对象（例如 <code>nvinfer1::IRuntime</code> 和 <code>nvinfer1::ICudaEngine</code>）不能直接存储在 <code>std:
我在 Jeston Xavier 上运行 YOLO V3 或 YOLO v4，DNN OpenCV 版本，在 docker 容器中使用 DNN 速度非常慢，几乎达到 7-
我正在尝试加速分段模型 (unet-mobilenet-512x512)。我使用 FP16 精度模式将我的 tensorflow 模型转换为 tensorRT。
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
我正在尝试使用我在 Windows 上用 C++ 构建的自定义插件反序列化 tensorrt 引擎，我正在读取这样的二进制
我正在使用带有 JetPack 4.4.1、Tensorflow 2.3.1 和 Tensorrt 7.1.3 的 JetsonNano
我有一个转换为 TF-TRT 模型的 Keras 模
我已经使用 TensorRT 7 优化了一个 pytorch 模型。我知道未优化的 pytorch 模型的 FLOPS。有没有办法确定TensorRT
我在网上找到了一个 python 脚本代码来对 trt 模型进行推理，该模型是一个对象检测模型。
代码工作正常
