英伟达TensorRT使用详解 中阶

能够熟练使用TensorRT转换模型,加载模型,Int8量化,提高模型推理性能,你能够得到三个工具:

新课热卖榜    第3 更新: 2020/11/17

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19 学习人数 13小时39分钟 44课时
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讲师评分:5.0 4门 课程 4416 次学习

具有10年以上视频及图像处理开发经验,3年以上人工智能开发经验。开发了很多视频编解码及人工智能项目。主要研究领域为图像处理、视频编解码及人工智能部署工具开发。擅长C/C++/python语言。

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  • 课程介绍
  • 课程大纲
  • 其他课程 3
  • 学习路径

适合人群:

了解深度学习训练和部署,特别是在产品中部署和加速性能的人员

课程目标:

能够熟练使用TensorRT转换模型,加载模型,Int8量化,提高模型推理性能,你能够得到三个工具:

课程简介:

1 能够了解和使用TRT推理库的使用;

2 能够提炼TensorRt的使用方法,开发推理引擎,模型转换工具,如何优化推理引擎;

3 你将得到三个工具:优化的推理引擎;统一模型转换工具,可以转换onnx,tensorflow,caffe模型到TRT;量化表修改工具

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课程大纲

资料下载
  • 第1章 课程简介和TensorRT简介

    53分钟3节

  • 1-1

    1-0课程简介 1-0课程简介

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    [20:02] 开始学习
  • 1-2

    1-1 TensorRT Linux 环境配置 1-1 TensorRT Linux 环境配置

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    [13:35] 开始学习
  • 1-3

    1-2 TRT简介和目录功能介绍 1-2 TRT简介和目录功能介绍

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    [19:49] 开始学习
  • 第2章 推理引擎开发

    3小时1分钟10节

  • 2-1

    2-1 创建推理引擎工程 2-1 创建推理引擎工程

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    [24:13] 开始学习
  • 2-2

    2-2 推理库辅助函数讲解 2-2 推理库辅助函数讲解

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    [12:15] 开始学习
  • 2-3

    2-3 定义推理引擎类接口 2-3 定义推理引擎类接口

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    [30:45] 开始学习
  • 2-4

    2-4 LoadCudaEngine函数的实现 2-4 LoadCudaEngine函数的实现

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    [32:13] 开始学习
  • 2-5

    2-5 打开和释放模型接口实现 2-5 打开和释放模型接口实现

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    [08:20] 开始学习
  • 2-6

    2-6 获取模型信息函数实现 2-6 获取模型信息函数实现

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    [20:20] 开始学习
  • 2-7

    2-7 推理引擎的输入函数实现 2-7 推理引擎的输入函数实现

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    [15:58] 开始学习
  • 2-8

    2-8 推理函数Infer的代码实现 2-8 推理函数Infer的代码实现

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    [09:32] 开始学习
  • 2-9

    2-9 推理引擎输出函数实现 2-9 推理引擎输出函数实现

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    [13:18] 开始学习
  • 2-10

    2-10推理库内部接口函数的实现 2-10推理库内部接口函数的实现

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    [14:20] 开始学习
  • 第3章 小试牛刀-Python转换和测试TensorRT

    2小时7分钟7节

  • 3-1

    3-1 python-ssd2trt环境搭建及准备工 3-1 python-ssd2trt环境搭建及准备工作

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    [30:02] 开始学习
  • 3-2

    3-2 SSD-TF2TRT转换(python)(1 3-2 SSD-TF2TRT转换(python)(1)

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    [16:03] 开始学习
  • 3-3

    3-3 SSD-TF2TRT转换(python)(2 3-3 SSD-TF2TRT转换(python)(2)

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    [11:36] 开始学习
  • 3-4

    3-4 SSD-TF2TRT转换(python)(3 3-4 SSD-TF2TRT转换(python)(3)

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    [22:49] 开始学习
  • 3-5

    3-5SSD-TF2TRT转换(python)(4) 3-5SSD-TF2TRT转换(python)(4)

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    [16:27] 开始学习
  • 3-6

    3-6SSD-TF2TRT测试(python)(5) 3-6SSD-TF2TRT测试(python)(5)

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    [15:00] 开始学习
  • 3-7

    3-7SSD-TF2TRT测试(c++)(6) 3-7SSD-TF2TRT测试(c++)(6)

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    [15:36] 开始学习
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