Recommenders with TensorRT 推荐系统用于向社交网络.媒体内容消费和电子商务平台的用户提供产品或媒体推荐.基于MLP的神经协作滤波器(NCF)推荐器使用一组完全连接或矩阵乘法层来生成推荐.              TensorRT推荐人示例的一些示例包括: Movie Recommendation Using Neural Collaborative Filter (NCF) Movie Recommendation Using MPS (Multi-Process S…

引用:https://arleyzhang.github.io/articles/7f4b25ce/ 1 简介 TensorRT是一个高性能的深度学习推理(Inference)优化器,可以为深度学习应用提供低延迟.高吞吐率的部署推理.TensorRT可用于对超大规模数据中心.嵌入式平台或自动驾驶平台进行推理加速.TensorRT现已能支持TensorFlow.Caffe.Mxnet.Pytorch等几乎所有的深度学习框架,将TensorRT和NVIDIA的GPU结合起来,能在几乎所有的框架中进行…

基于TensorRT的BERT实时自然语言理解(上) 大规模语言模型(LSLMs)如BERT.GPT-2和XL-Net为许多自然语言理解(NLU)任务带来了最先进的精准飞跃.自2018年10月发布以来,BERT1(来自Transformer的双向编码器表示)仍然是最流行的语言模型之一,并且在编写时仍能提供最先进的精准. BERT为NLU任务的准确性提供了一个飞跃,使得基于语言的高质量服务在许多行业的公司都能达到.要在生产中使用模型,除了精准之外,还需要考虑延迟等因素,这些因素会影响最终用户对服务…

1.为什么用Code Recommenders 在用过Intelij Idea后,发现它的自动代码提示非常智能,可以敲关键字就能提示,但是因为公司用的是Eclipse, 所以想找有没有这个插件能增强代码提示的. 于是在百度上找啊找,但是找到的都是如何实现自动提示的,抄来抄去一点意思都没有,最后还是google找到.用google关键字搜索能力要强于百度. 怎么用goole?装个蓝灯就能FQ了. 原来我们用Eclipse的自动提示是这样子的: 必须按照顺序一个一个敲才能提示出来,如果中间漏了一个或…

TensorRT是什么 建议先看看这篇https://zhuanlan.zhihu.com/p/35657027 深度学习 训练 部署 平常自学深度学习的时候关注的更多是训练的部分,即得到一个模型.而实际工作很大一块的工作内容集中于如何将模型部署到具体的芯片上.你自己写的模型效果是很难优于成熟的知名的模型的. 以无人驾驶为例,拍摄到图片后,芯片上的加载的模型要能够识别出图片里是什么.对自动驾驶这种场景而言,对实时性地要求是非常高的.试想,从图片输入到模型,到模型识别出图片中前方有个人花了1分钟,…

本文是基于TensorRT 5.0.2基础上,关于其内部的yolov3_onnx例子的分析和介绍. 本例子展示一个完整的ONNX的pipline,在tensorrt 5.0的ONNX-TensorRT基础上,基于Yolov3-608网络进行inference,包含预处理和后处理. 首先,从作者网站下载yolov3,然后将其转换成onnx形式,接着基于onnx的graph生成一个tensorrt engine; 然后,在样本图片上进行预处理,并将结果作为engine的输入; 在inference之…

本文是基于TensorRT 5.0.2基础上,关于其内部的uff_custom_plugin例子的分析和介绍. 本例子展示如何使用cpp基于tensorrt python绑定和UFF解析器进行编写plugin.该例子实现一个clip层(以CUDA kernel实现),然后封装成一个tensorrt plugin,然后生成一个动态共享库,用户可以动态的在python中链接该库,将该plugin注册到tensorrt的plugin registry中,并让UFF解析器能够使用. 该例子还是有些知识点…

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.该例子展示如何使用基于cpp写的plugin,用tensorrt python 绑定接口和caffe解析器一起工作的过程.该例子使用cuBLAS和cuDNn实现一个全连接层,然后实现成tensorrt plugin,然后用pybind11生成对应python绑定,这些绑定随后被用来注册为caffe解析器的一…

本文是基于TensorRT 5.0.2基础上,关于其内部的network_api_pytorch_mnist例子的分析和介绍. 本例子直接基于pytorch进行训练,然后直接导出权重值为字典,此时并未dump该权重:接着基于tensorrt的network进行手动设计网络结构并填充权重.本文核心在于介绍network api的使用 1 引言 假设当前路径为: TensorRT-5.0.2.6/samples 其对应当前例子文件目录树为: # tree python python ├── comm…

本文是基于TensorRT 5.0.2基础上,关于其内部的end_to_end_tensorflow_mnist例子的分析和介绍. 1 引言 假设当前路径为: TensorRT-5.0.2.6/samples 其对应当前例子文件目录树为: # tree python python ├── common.py ├── end_to_end_tensorflow_mnist │   ├── model.py │   ├── README.md │   ├── requirements.txt │  …