[]how to use caffe model with TensorRT c++
//IHostMemory *gieModelStream {nullptr};
//const char* prototxt = "./googlenet/test_20181010.prototxt";//argv[1];
//const char* caffemodel = "./googlenet/lane_area_lx1890_iter_320000_20181010.caffemodel";//argv[2];
//std::vector<std::string> output_blobnames;
//output_blobnames.push_back(OUTPUT_BLOB_NAME_1);
//output_blobnames.push_back(OUTPUT_BLOB_NAME_2);
//caffeToGIEModel(prototxt, caffemodel, output_blobnames, 1, &plugin_factory, gieModelStream, true);
//caffeToGIEModel_serialize(prototxt, caffemodel, output_blobnames, 1, &plugin_factory, gieModelStream, true, s);
plugin_factory.destroyPlugin();
//std::vector<std::string>().swap(output_blobnames);
// deserialize the engine
IRuntime* runtime = createInferRuntime(gLogger);
//ICudaEngine* engine = runtime->deserializeCudaEngine(gieModelStream->data(), gieModelStream->size(), &plugin_factory);
ICudaEngine* engine = runtime->deserializeCudaEngine(ss.data(), ss.size(), &plugin_factory);
//if (gieModelStream)
//gieModelStream->destroy();
IExecutionContext *context = engine->createExecutionContext();
[]how to use caffe model with TensorRT c++的更多相关文章
- torch7 调用caffe model 作为pretrain
torch7 调用caffe model 作为pretrain torch7 caffe preTrain model zoo torch7 通过 loadcaffe 包,可以调用caffe训练得到的 ...
- 【神经网络与深度学习】Caffe Model Zoo许多训练好的caffemodel
Caffe Model Zoo 许多的研究者和工程师已经创建了Caffe模型,用于不同的任务,使用各种种类的框架和数据.这些模型被学习和应用到许多问题上,从简单的回归到大规模的视觉分类,到Siames ...
- caffe model 可视化
1. 打开网址 http://ethereon.github.io/netscope/#/editor 2.将自己的train_test.prototxt里的复制粘贴到左边 3.然后同时shift+e ...
- 使用TensorRT对caffe和pytorch onnx版本的mnist模型进行fp32和fp16 推理 | tensorrt fp32 fp16 tutorial with caffe pytorch minist model
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 ...
- TensorRT加速 ——NVIDIA终端AI芯片加速用,可以直接利用caffe或TensorFlow生成的模型来predict(inference)
官网:https://developer.nvidia.com/tensorrt 作用:NVIDIA TensorRT™ is a high-performance deep learning inf ...
- caffe学习5——Model initialization and Model format
参考文献 1 用Net::Init().做了两件事:一.绑架所有的layers和blobs,调用 layers’SetUp() 函数.验证全部网络的正确性等一系列琐碎的事.二.初始化时给出一些日志信息 ...
- TensorRT&Sample&Python[fc_plugin_caffe_mnist]
本文是基于TensorRT 5.0.2基础上,关于其内部的fc_plugin_caffe_mnist例子的分析和介绍. 本例子相较于前面例子的不同在于,其还包含cpp代码,且此时依赖项还挺多.该例子展 ...
- TensorRT caffemodel serialize
1.TensorRT的需要的文件 需要的基本文件(不是必须的) 1>网络结构文件(deploy.prototxt) 2>训练的权重模型(net.caffemodel) TensorRT 2 ...
- TensorRT简介-转载
前言 NVIDIA TensorRT是一种高性能神经网络推理(Inference)引擎,用于在生产环境中部署深度学习应用程序,应用有 图像分类.分割和目标检测等,可提供最大的推理吞吐量和效率.Tens ...
随机推荐
- js获取文件后缀名
function extname(filename){ if(!filename||typeof filename!='string'){ return false }; let a = filena ...
- 处理 read_csv 报错 OSError:Initializing from file failed
1.问题发现 df=pd.read_csv("X-go报表_交易20191118.csv") print(df.info()) File "pandas/_libs/pa ...
- 2019ICPC区域赛(银川)总结
2019ICPC银川 作为第一次打区域赛的我,心情异常激动,加上学校给坐飞机(事实上赶飞机很痛苦). 热身赛很难受,oj上不去,写AC自动机输入没写好.. 现场赛,开场直觉倒着看,发现签到.然后看B, ...
- Vue项目搭建流程
记录一下vue项目的搭建流程. 1.安装node.npm 下载地址为:https://nodejs.org/en/ 设置环境变量,命令行分别输入: node -v npm -v 查看安装是否成功 ...
- Activiti服务类- HistoryService服务类
转自:https://www.cnblogs.com/liuqing576598117/p/11164027.html 一共个方法15个方法 用于查询历史工作流信息1.创建查询(7个方法)//创建一个 ...
- Win 7 x64 + Visual Studio 2015为WinXP编译可执行程序
造冰箱的大熊猫@cnblogs 2019/9/5 本文承接<Win7下使用Visual Studio为WinXP编译可执行文件>一文. - 在64位Win7(开发机)上,编写基于C的Win ...
- jinja2-过滤器
过滤器 过滤器是个函数,参数就是管道(pipe)前面那个变量.比如 123|myfilter,123就是myFilter的参数.如果需要两个参数,则在myFilter后面加(),即123|myFil ...
- pwn学习日记Day15 《程序员的自我修养》读书笔记
程序编译链接过程: 1.调用cc1程序,这个程序实际上就是GCC的C语言编译器,它将"hello.c"编译成一个临时的汇编文件"/tmp/ccUhtGSB.s" ...
- [Java] JRE、JDK和JVM的区别
在Java语言的学习过程中,配置环境时首先会接触到JRE和JDK的概念,后面随着了解的深入,不可避免会学习到JVM. JRE,全称Java Runtime Environment,也被写成Java R ...
- java课后实验性问题3
一 .生成随机数 import java.util.*; public class Test1 { public static void main(String[] args) { //建立一个生产随 ...