cuda-trt 学习
https://github.com/jinmin527/learning-cuda-trt
learning-cuda-trt
- A large number of cuda/tensorrt cases
- 在这个project中,提供大量的cuda和tensorrt学习案例
- cuda驱动api
- cuda运行时api
- tensorRT基础入门
- 基本的tensorRT学习
- 插件、onnx解析器
- tensorRT高阶应用
- 导出onnx,前后处理
- 具体项目为案例,掌握如何处理复杂情况
这是一个学习cuda、tensorrt的源代码案例项目
- 大量案例,从基础的cuda驱动api、运行时api到tensorrt的基础入门、tensorrt的高级进阶
- 模型的导出、模型的前后处理等等,多线程的封装等等
- 希望能够帮助你进一步掌握tensorRT
使用方法-自行配置环境
- 案例均使用makefile作为编译工具
- 在其中以
${@CUDA_HOME}此类带有@符号表示为特殊变量 - 替换此类特殊变量为你系统真实环境,即可顺利使用
- 在其中以
- 大部分时候,配置完毕后,可以通过
make run实现编译运行
使用方法-自动配置环境
- 要求linux-ubuntu16.04以上系统,并配有GPU和显卡驱动大于495最佳
- 安装python包,
pip install trtpy -U -i https://pypi.org/simple - 配置快捷方式,
echo alias trtpy=\"python -m trtpy\" >> ~/.bashrc - 应用快捷方式:
source ~/.bashrc - 配置key:
trtpy set-key sxaikiwik - 获取并配置环境:
trtpy get-env --cuda=11- 目前仅支持10和11,如果驱动版本不适配,会提示找不到适配的版本
- 自动改变配置变量:
trtpy prep-vars .,把当前目录下的所有变量都自行替换 - 即可运行
make run
Reference
- TensorRT的B站视频讲解:https://www.bilibili.com/video/BV1Xw411f7FW
- 官方的视频讲解:https://www.bilibili.com/video/BV15Y4y1W73E
- trtpy前期介绍文档:https://zhuanlan.zhihu.com/p/462980738
- 本源代码对应配套的视频教程讲解(腾讯课堂):https://ke.qq.com/course/4993141
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