pytorch upsample層到onnx，以及到tensorRT的轉換
1、pytorch 實現一個上采樣層，代碼如下 2、使用測試圖片，檢查模型輸出結果，代碼如下： 3、使用 1.5.0 版本onnx和 1.6.0 版本onnx分別將 upsample 層轉換到onnx模型 4、使用 Netron-4.1.0 工具查看 ...
原文：TensorRT層和每個層支持的精度模式
下表列出了TensorRT層和每個層支持的精確模式。它還列出了該層在深度學習加速器 DLA 上運行的能力。有關附加約束的更多信息，請參見 DLA Supported Layershttps: docs.nvidia.com deeplearning sdk tensorrt developer guide index.html dla layers.有關每個TensorRT層的更多信息，請參見Te ...
2019-03-29 17:14 0 1010 推薦指數：
相關推薦
pytorch upsample層到onnx，以及到tensorRT的轉換（二）
之前的博客介紹了upsample層轉換到tensorRT出錯的解決方法，就是回退onnx版本到1.5.0。雖然暫時解決了問題，但無法使用高版本的pytorch和onnx，https://www.cnblogs.com/hypnus-ly/p/12932110.html 最近又上github，發現 ...
指定維度softmax 層tensorRT api實現
/TensorRT/blob/master/samples/opensource/sampleMNIS ...
L2norm 層tensorrt api實現
/tensorrt/api/c_api/index.html vgg主體部分實現了和pytorch精度一致，然后有個自 ...
對SpringDAO層支持的總結
1、問題 1、JDBC/ORM框架（如Hibernate）開發中編程模型有哪些缺點？ 如JDBC 2、解決方案（模板設計模式，本質：將可變的和不可 ...
表現層模式-MVC
在前面簡述了從服務層到數據層參見架構設計目錄。剩下了表現層，一個再好的中間層表現也必須有一個用戶界面，提供和用戶交互，將用戶行為輸入轉化為系統操作，進入后台邏輯。在當下RAD（快速應用開發）工具的支持下，我們可以比較快速的完成UI設計，RAD追求所見即所得的快速反饋，快速應用。表現層 ...
【TensorRT】自定義網絡層的實現custom layers
參考 1. Extending TensorRT With Custom Layers; 2. TensorRT Samples: MNIST(Plugin, add a custom layer); 完 ...
三層架構和MVC模式
目錄[-] 1、三層架構 2、MVC 2.1 標准的MVC（Model-View-Controller） 2.2 Web MVC 3、三層架構和MVC的區別與聯系 1、三層架構 三層架構(3-tier application) 通常 ...