TensorRT原理图示
TensorRT原理图示
NVIDIA的核心 TensorRT是有助于在NVIDIA图形处理单元(GPU)的高性能推理一个C ++库。它旨在与TensorFlow,Caffe,PyTorch,MXNet等训练框架以互补的方式工作。它专门致力于在GPU上快速有效地运行已经受过训练的网络,以生成结果(过程称为评分,检测,回归或推断)。
一些训练框架(例如TensorFlow)已经集成了TensorRT,因此可以将其用于加速框架内的推理。另外, TensorRT可以用作用户应用程序中的库。它包括用于从Caffe,ONNX或TensorFlow导入现有模型的解析器,以及用于以编程方式构建模型的C ++和Python API。
TensorRT是用于生产部署的高性能神经网络推理优化器和运行时引擎。
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