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文章 2024-10-16 来自：开发者社区

Jetson环境安装(一):Ubuntu18.04安装pytorch、opencv、onnx、tensorflow、setuptools、pycuda....

1.安装pytorch 对于安装pytorch你要结合你的cuda的版本，以及你的python版本，由于我是jetson nano的平台，所以安装的时候要注意有aarch64的后缀，pytorch就是蛮难下下来的，需要你翻墙才能下载，下面我会给出相应的pytorch的腾讯微云分享版本 这是全部的下载链接，直接找对应下载:https://elinux.org/Jetson_Zoo#PyTor...

Jetson环境安装(一):Ubuntu18.04安装pytorch、opencv、onnx、tensorflow、setuptools、pycuda....
文章 2024-09-06 来自：开发者社区

深度学习领域中pytorch、onnx和ncnn的关系

PyTorch、ONNX 和 NCNN 是深度学习领域中的三个重要工具或框架，它们在模型开发、转换和部署过程中扮演着不同但相互关联的角色。以下是它们之间的关系和各自的作用： PyTorch 角色 PyTorch 是一个开源的深度学习框架，由 Facebook's AI Research lab (FAIR) 开发。它在研究和开发中广泛使用，特别是因为其动态计算图和易于使用...

文章 2024-08-27 来自：开发者社区

PyTorch 与 ONNX：模型的跨平台部署策略

概述 深度学习模型的训练通常是在具有强大计算能力的平台上完成的，比如配备有高性能 GPU 的服务器。然而，为了将这些模型应用到实际产品中，往往需要将其部署到各种不同的设备上，包括移动设备、边缘计算设备甚至是嵌入式系统。这就需要一种能够在多种平台上运行的模型格式。ONNX（Open Neural Network Exchange...

文章 2024-05-13 来自：开发者社区

一文看懂pytorch转换ONNX再转换TenserRT

一、运行环境 系统：Ubuntu 18.04.4 CUDA：cuda_11.0.2_450.51.05_linux cuDNN：cudnn-11.1-linux-x64-v8.0.5.39 显卡驱动版本：450.80.02 TensorRT：TensorRT-8.4.0.6.Linux.x86_64-gnu.cuda-11.6.cudnn8.3 ...

一文看懂pytorch转换ONNX再转换TenserRT
问答 2023-12-27 来自：开发者社区

modelscope-funasr，为啥pytorch版本里用[0,10,5]，onnx版本不一样？

modelscope-funasr，对于实时large版本的左看有个疑问，为什么pytorch版本里是用[0,10,5]，onnx版本里是用[5,10,5]？

文章 2023-12-13 来自：开发者社区

使用 PyTorch、ONNX 和 TensorRT 将视觉 Transformer 预测速度提升 9 倍

U-NET、Swin UNETR 等视觉转换器在语义分割等计算机视觉任务中是最先进的。U-NET 是弗赖堡大学计算机科学系为生物医学图像分割开发的卷积神经网络。其基于完全卷积网络，并在结构上加以修改与扩展，使得它可以用更少的训练图像产生更精确的分割。在现代GPU上，分割一张512×512的图像需要的时间不到一秒。Swin UNETR但此类模型需要花费大量时间才能做出预测。本文展示了如何将此类模型....

使用 PyTorch、ONNX 和 TensorRT 将视觉 Transformer 预测速度提升 9 倍
文章 2023-07-08 来自：开发者社区

pytorch模型转ONNX、并进行比较推理

pytorch模型转ONNX概述ONNX（Open Neural Network Exchange）是一种开放式的深度学习模型交换格式，旨在促进不同深度学习框架之间的互操作性。通过将深度学习模型转换为ONNX格式，可以将其从一个深度学习框架移植到另一个框架中，而无需重新训练模型或手动重新实现模型结构。ONNX是由微软和Facebook于2017年联合发布的，目前得到了众多公司和社区的支持和贡献。....

pytorch模型转ONNX、并进行比较推理
文章 2023-05-23 来自：开发者社区

部署教程 | ResNet原理+PyTorch复现+ONNX+TensorRT int8量化部署

1简介这是【集智书童】第一次录制视频的PPT课件，这里公开给大家，希望能够帮助大家在深度学习模型部署的道路上越走越远，让我们设计和训练的人工智能算法能够真正的落地。一下是所有的PPT内容，由于时间问题就直接截图给大家：

部署教程 | ResNet原理+PyTorch复现+ONNX+TensorRT int8量化部署
文章 2023-01-01 来自：开发者社区

使用onnx对pytorch模型进行部署

1.onnx runtime安装# 激活虚拟环境 conda activate env_name # env_name换成环境名称 # 安装onnx pip install onnx # 安装onnx runtime pip install onnxruntime # 使用CPU进行推理 # pip install onnxruntime-gpu # 使用GPU进行推理2.导出模型import.....

文章 2023-01-01 来自：开发者社区

PyTorch 2.0 推理速度测试：与 TensorRT 、ONNX Runtime 进行对比

这对我们来说是一个好消息，训练时间改进的结果令人印象深刻。PyTorch 团队在发布新闻稿和 PyTorch GitHub 上没有提到的是 PyTorch 2.0 推理性能。所以我们来对推理的速度做一个简单的研究，这样可以了解 PyTorch 2.0 如何与其他推理加速器（如 Nvidia TensorRT 和 ONNX Runtime）是否还有差距。我们使用 Nebuly 的开源库 Speed....

PyTorch 2.0 推理速度测试：与 TensorRT 、ONNX Runtime 进行对比

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