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Web1. 模型优化与序列化. 要使用TensorRT的C++ API来部署模型,首先需要包含头文件NvInfer.h。. #include "NvInfer.h". TensorRT所有的编程接口都被放在命名空间nvinfer1中,并且都以字母I为前缀,比如ILogger、IBuilder等。. 使用TensorRT部署模型首先需要创建一个IBuilder对象,创建之前 ... WebNov 8, 2024 · 通常情况下深度学习模型部署都会追求效率,尤其是在嵌入式平台上,所以一般会选择使用C++来做部署。 本文将以YOLOv5为例详细介绍如何使用TensorRT的C++版本API来部署ONNX模型,使用的TensorRT版本为8.4.1.5,如果使用其他版本可能会存在某些函数与本文描述的不一致。 WebJul 18, 2024 · 前言. 前段时间研究了Pytorch的环境配置,之后便从github上下载了yolov5的源码,并在自己的电脑端配置好对应的环境并运行,最后发现生成的权重文件yolov5s.pt不仅可以通过量化压缩成onxx模型,而且还可以使用TensorRT推理加速生成engine模型,这对使得模型部署在移动端具有很大的优势,于是便尝试着在 ... reacker carpenter funeral home