前言欢迎大家关注有三AI的视频课程系列，我们的视频课程系列共分为5层境界，内容和学习路线图如下：第1层：掌握学习算法必要的预备知识，包括Python编程，深度学习基础，数据使用，框架使用。第2层：掌握CV算法最底层的能力，包括模型设计基础，图像分类，模型分析。第3层：掌握CV算法最核心的方向，包括图像分割，目标检测，图像生成，目标跟踪。第4层：掌握CV算法最核心的应用，包括人脸图像，图像质量，视频分析，图像编辑。第5层：掌握算法落地的关键技术，包括模型优化，模型部署。其中部分课程的主体内容已经更新完毕，比如数据使用/模型分析/图像分类/图像分割/目标检测/图像生成/图像翻译/视频分类/模型部署
一 简介： TensorRT是一个高性能的深度学习推理（Inference）优化器，可以为深度学习应用提供低延迟、高吞吐率的部署推理。TensorRT可用于对超大规模数据中心、嵌入式平台或自动驾驶平台进行推理加速。TensorRT现已能支持TensorFlow、Caffe、Mxnet、Pytorch等几乎所有的深度学习框架，将TensorRT和NVIDIA的GPU结合起来，能在几乎所有的框架中进行快速和高效的部署推理。 在平时的工作与学习中也都尝试过使用Libtorch和onnxruntime的方式部署过深度学习模型。但这两款多多少少存在着内存与显存占用的问题，并且无法完
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文章目录一：Anaconda安装二：Cuda、Cudnn安装三：Pytorch安装四：Tensorrt安装一：Anaconda安装Jetson系列边缘开发板，其架构都是arm64，而不是传统PC的amd64，深度学习的环境配置方法大不相同。想要看amd64的相关环境安装，可以参考这篇文章。下面步入正题：对于Anaconda的安装其实和之前差不多，只是寻找aarch64的shell包安装即可，下载地址anaconda清华镜像源，我选择的是Anaconda3-2021.11-Linux-aarch64.sh。进入到下载文件夹，按如下命令依次安装即可：chmod+xAnaconda3-2021.11
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B站视频教程https://www.bilibili.com/video/BV113411J7nk?p=1Github仓库地址https://github.com/Monday-Leo/Yolov5_Tensorrt_Win10项目简介基于Tensorrt加速Yolov56.0支持Windows10支持Python/C++环境说明Tensorrt8.2.1.8Cuda10.2Cudnn8.2.1(特别注意需安装两个cuda10.2补丁)Opencv3.4.6Cmake3.17.1VS2017GTX1650运行案例(Windows)从yolov5releasev6.0下载.pt模型，这里以yol
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Windows10下yolov8tensorrt模型加速部署【实战】TensorRT-Alpha基于tensorrt+cudac++实现模型end2end的gpu加速，支持win10、linux，在2023年已经更新模型：YOLOv8,YOLOv7,YOLOv6,YOLOv5,YOLOv4,YOLOv3,YOLOX,YOLOR,pphumanseg,u2net,EfficientDet。关注仓库《TensorRT-Alpha》：https://github.com/FeiYull/TensorRT-AlphaLinuxtensorrtyolov8保姆教程:https://blog.csdn.n
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1、选择TensorRt版本安装tensorrt前，需要先了解自己的显卡算力、架构等，点击算力列表链接对号入座。这里仅展示RTX和Titan系列，其他系列可在当前网页选择。1.1、cuda版本首先需要安装cuda，其版本并不是最新就好，需要选择合适的架构的版本。建议选择合适的版本，基本上可以按照显卡发售的最近的时间选择。cuda下载需要注册账号，地址链接为https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive例如，最新的RTX40系列，2022年10月发售，使用ada架构，就必须使用cuda11.8版本。RTX20系列，采用Turing架构，最早于2
