之前对bert轻量化，显存占用减少一半。但是推理速度仍然没多大变化。因此 计划通过tensorRT完成模型的推理加速。 轻量化之前链接： https://www.cnblogs.com/dhName/p/12628828.html 1. 首先，了解一下tensorTR是干什么 ...

Paddle Inference推理部署 飞桨(PaddlePaddle)是集深度学习核心框架、工具组件和服务平台为一体的技术先进、功能完备的开源深度学习平台，已被中国企业广泛使用，深度契合企业应用需求，拥有活跃的开发者社区生态。提供丰富的官方支持模型集合，并推出全类型的高性能部署和集成方案供 ...

原理 为什么要使用INT8推理：更高的吞吐量/处理的fps提高以及更低的内存占用(8-bit vs 32-bit) 将FP32模型转换成INT8模型存在的挑战：更低的动态范围和精度 Consider that 32-bit floating-point can ...

Paddle Inference原生推理库 深度学习一般分为训练和推理两个部分，训练是神经网络“学习”的过程，主要关注如何搜索和求解模型参数，发现训练数据中的规律，生成模型。有了训练好的模型，就要在线上环境中应用模型，实现对未知数据做出推理，这个过程在AI领域叫做推理部署。用户可以选择如下四种 ...

一、概括 TensorRT作为英伟达深度学习系列SDK的一部分，是一个高性能(HP)的深度学习推理优化器，可以为深度学习应用提供一个低延迟、高吞吐量的推理部署。基于TensorRT的应用推理性能上是只用CPU时的40多倍（版本TensorRT 7.0）。使用TensorRT，你可以优化现在 ...

​ 本文来自公众号“AI大道理”。 ​ 深度学习模型在训练阶段，为了保证前后向传播，每次梯度的更新是很微小的，这时候需要相对较高的进度，一般来说需要float型，如FP32。 模型在推断（Inference）的时候只有前向计算，无需回传，因此可以使用低精度技术，如FP16、INT8 ...

TensorRT 3:更快的TensorFlow推理和Volta支持 TensorRT 3: Faster TensorFlow Inference and Volta Support 英伟达TensorRT ™ 是一个高性能的深度学习推理优化器和运行时，为深度学习应用程序提供低延迟、高吞吐量 ...

本文首发于个人博客https://kezunlin.me/post/bcdfb73c/，欢迎阅读最新内容！ tensorrt fp32 fp16 tutorial with caffe pytorch minist model Series Part 1: install ...