实现TensorRT加速Pytorch模型的过程（Yolov5为例）
& G++版本：7.6.5 二、安装过程（以Yolov5为例） 1、首先安装TensorRT ...
原文：探讨TensorRT加速AI模型的简易方案 — 以图像超分为例
AI模型近年来被广泛应用于图像 视频处理，并在超分 降噪 插帧等应用中展现了良好的效果。但由于图像AI模型的计算量大，即便部署在GPU上，有时仍达不到理想的运行速度。为此，NVIDIA推出了TensorRT，成倍提高了AI模型的推理效率。本次LiveVideoStack线上分享邀请到了英伟达DevTech团队技术负责人季光一起探讨把模型运行到TensorRT的简易方法，帮助GPU编程的初学者加速 ...
2021-05-14 12:58 0 280 推荐指数：
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测试环境： 0、Windows 10 1、OpenCV412 2、CUDA11.0（cuda_11.0.2_451.48_win10.exe） 3、cuDNN8.0 (cudnn-11.0-windows-x64-v8.0.4.30.zip) 4、TensorRT ...