max_workspace_size

时间: 2023-10-13 20:06:29 浏览: 262
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Pytorch通过保存为ONNX模型转TensorRT5的实现

C知道：max_workspace_size是一个用于设置模型推理过程中的最大工作空间大小的参数。工作空间是模型在推理过程中使用的内存区域，用于存储中间计算结果和临时变量。较大的工作空间可以提高模型的性能，但也会占用更多的内存。这个参数可以根据系统的内存限制和模型的要求进行调整。通常情况下，如果你的系统具有足够的内存，你可以将max_workspace_size设置为默认值，以获得较好的性能。如果你遇到内存不足的问题，你可以尝试减小这个值来减少内存占用。
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config.max_workspace_size = 1 最后，我们构建并序列化网络，创建运行时对象和执行上下文，分配GPU内存，执行推理，并将结果从设备拷贝回主机： python engineString = builder.build_serialized_network...
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Check failed: error == cudaSuccess (74 vs. 0) misaligned address

modifying cudnn_conv_layer.cpp and aligning the ...You can insert tow lines of code before size_t total_max_workspace = ... as follow: size_t m=32; max_workspace = (max_workspace + m-1) / m * m;

attributeerror: 'tensorrt.tensorrt.builder' object has no attribute 'max_workspace_size'

这个错误是因为在使用TensorRT的Builder对象时，尝试访问max_workspace_size属性，但该属性不存在。可能是因为您使用的TensorRT版本较旧，或者您的代码中有语法错误。建议检查您的代码和TensorRT版本，并尝试使用...

AttributeError: 'tensorrt.tensorrt.Builder' object has no attribute 'max_workspace_size'

AttributeError: 'tensorrt.tensorrt.Builder' object has no attribute 'max_workspace_size'是一个错误提示，意味着在使用tensorrt.tensorrt.Builder对象时，尝试访问了一个名为'max_workspace_size'的属性，但该...

补全代码：#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <unistd.h> #include <fcntl.h> #include <time.h> #include <errno.h> #define MAX_BUFFER_SIZE 1024 #define IN_FILES 3 #define TIME_DELAY 60 #define MAX(a, b) ((a > b) ? (a) : (b)) #define IN1 "/data/workspace/myshixun/case3/in1" #define IN2 "/data/workspace/myshixun/case3/in2" int main(void) { int fds[IN_FILES]; char buf[MAX_BUFFER_SIZE]; int i, res, real_read, maxfd; struct timeval tv; fd_set inset, tmp_inset; fds[0] = 0; if ((fds[1] = open(IN1, O_RDONLY | O_NONBLOCK)) < 0) { printf("Open IN1 error.\n"); return 1; } if ((fds[2] = open(IN2, O_RDONLY | O_NONBLOCK)) < 0) { printf("Open IN2 error.\n"); return 1; } maxfd = MAX(fds[1], fds[2]); FD_ZERO(&inset); for (i = 0; i < IN_FILES; i++) FD_SET(fds[i], &inset); tv.tv_sec = TIME_DELAY; tv.tv_usec = 0; while (FD_ISSET(fds[0], &inset) || FD_ISSET(fds[1], &inset) || FD_ISSET(fds[2], &inset)) { tmp_inset = inset; //使用select函数 res = select(); switch (res) { case -1: { printf("Select error\n"); return 1; } break; case 0: { printf("Time out\n"); return 1; } break; default: for (i = 0; i < IN_FILES; i++) { if (FD_ISSET(fds[i], &tmp_inset)) { memset(buf, 0, MAX_BUFFER_SIZE); //读取到buf里 real_read = read(); if (real_read < 0) { if (errno != EAGAIN) return 1; } else if (!real_read) { close(fds[i]); FD_CLR(fds[i], &inset); } else {

//将读取到的内容输出到标准输出 write(1, buf, real_read); } } break; } } } //关闭文件描述符 for (i = 0; i < IN_FILES; i++) close(fds[i]); return 0; } //在 select 函数中需要填写参数，如下所...
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基于C、C++和ffmpeg编写的trt_yolov8推理模块源码+使用说明(拉流解码输入、支持cuda硬件解码).zip

,max_batch_size ); ~~~ 创建流水线中的异步执行节点 ~~~c++ // ffmpeg解码节点 auto ffmpeg_input_node = FFmpeg::create_ffmpeg("ffmpeg_input_node", stream_url); // trt推理节点 auto trt_node = std::...

import numpy as np from numpy.ma import cos import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import cm from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import datetime import warnings warnings.filterwarnings("ignore") np.random.seed(2022) DNA_SIZE = 24 #编码长度 POP_SIZE =100 #种群大小 CROSS_RATE = 0.8 #交叉率 MUTA_RATE = 0.15 #变异率 Iterations = 10 #代次数 X_BOUND = [0,10] #X区间 Y_BOUND = [0,10] #Y区间 ########## Begin ########## # 适应度函数 def F(x, y): return # 对数据进行编码 def decodeDNA(pop): #解码 x_pop = pop[:,1::2] #奇数列表示X y_pop = pop[:,::2] #偶数列表示y # 适应度评估 def getfitness(pop): x,y = decodeDNA(pop) # 选择 def select(pop, fitness): # 根据适应度选择 temp = return pop[temp] # 交叉 def crossmuta(pop, CROSS_RATE): # 变异 def mutation(temp, MUTA_RATE): ########## End ########## def print_info(pop): #用于输出结果 fitness = getfitness(pop) maxfitness = np.argmax(fitness) #返回最大值的索引值 print("max_fitness:", fitness[maxfitness]) x,y = decodeDNA(pop) print("最优的基因型：", pop[maxfitness]) print("(x, y):", (x[maxfitness], y[maxfitness])) print("F(x,y)_max = ",F(x[maxfitness],y[maxfitness])) def plot_3d(ax): X = np.linspace(*X_BOUND, 100) Y = np.linspace(*Y_BOUND, 100) X, Y = np.meshgrid(X, Y) Z = F(X, Y) ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=cm.coolwarm) ax.set_zlim(-20, 100) ax.set_xlabel('x') ax.set_ylabel('y') ax.set_zlabel('z') plt.pause(3) # plt.show() start_t = datetime.datetime.now() if __name__ == "__main__": fig = plt.figure() ax = Axes3D(fig) plt.ion() plot_3d(ax) pop = np.random.randint(2, size=(POP_SIZE, DNA_SIZE * 2)) for _ in range(Iterations): # 迭代N代 x, y = decodeDNA(pop) if 'sca' in locals(): sca.remove() sca = ax.scatter(x, y, F(x, y), c='black', marker='o'); # plt.show(); plt.pause(0.1) pop = np.array(crossmuta(pop, CROSS_RATE)) fitness = getfitness(pop) pop = select(pop, fitness) # 选择生成新的种群 end_t = datetime.datetime.now() print_info(pop) plt.ioff() plot_3d(ax) plt.savefig("/data/workspace/myshixun/step1/student/img.jpg")

这是一个Python代码段，使用了numpy、matplotlib和mpl_toolkits.mplot3d库进行科学...其中，DNA_SIZE变量表示DNA序列的长度，其他代码用于生成随机数并在三维空间中绘制某些数据。也使用了warnings库来忽略警告信息。

#encoding=utf8 import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable import torch.utils.data as Data import torchvision import os if os.path.exists('/data/workspace/course/step3/cnn.pkl'): os.remove('/data/workspace/course/step3/cnn.pkl') #加载数据 train_data = torchvision.datasets.MNIST( root='/data/workspace/course/step3/mnist', train=True, # this is training data transform=torchvision.transforms.ToTensor(), # Converts a PIL.Image or numpy.ndarray to download=False, ) #取6000个样本为训练集 train_data_tiny = [] for i in range(6000): train_data_tiny.append(train_data[i]) train_data = train_data_tiny #********* Begin *********# #********* End *********# #保存模型 torch.save(cnn.state_dict(), '/data/workspace/course/step3/cnn.pkl') 帮我补全begin-end区域代码

nn.MaxPool2d(kernel_size=2), # choose max value in 2x2 area, output shape (16, 14, 14) ) self.conv2 = nn.Sequential( # input shape (16, 14, 14) nn.Conv2d(16, 32, 5, 1, 2), # output shape (32, 14, ...

上面代码报错E:/python3.9-workspace/python-learn/softmax regression.py:47: MatplotlibDeprecationWarning: Support for FigureCanvases without a required_interactive_framework attribute was deprecated in Matplotlib 3.6 and will be removed two minor releases later. plt.scatter(X_test[y_pred == i, 0], X_test[y_pred == i, 1], color=colors[i], marker=markers[i], E:/python3.9-workspace/python-learn/softmax regression.py:50: MatplotlibDeprecationWarning: Support for FigureCanvases without a required_interactive_framework attribute was deprecated in Matplotlib 3.6 and will be removed two minor releases later. plt.show()

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) scaler = StandardScaler() X_train = scaler.fit_transform(X_train) X_test = scaler.transform(X_test) class ...

那你知道使用catkin_make后报错“Error: Packages with unknown build types exist Can not build workspace with packages of unknown build_type”是为什么吗？

#define MAX_BUF_SIZE 1024 // 最大缓冲区大小 int main() { int sockfd; struct sockaddr_in dest_addr; char buf[MAX_BUF_SIZE]; int packet_size = 512; // 发包大小 // 创建 UDP 套接字 if ((sockfd = ...

clc,clear,close all%command window clear,workspace clear,clear all window A=[96 68 85 88 77 72 92 93 91 99 61 61 74 87 65 70 70 99 94 71 91 86 80 93 98 79 98 61 92 66 88 69 88 92 87 63 67 64 96 98 63 65 91 93 80 80 99 74 70 77 90 88 79 99 82 68 82 97 76 73 86 73 65 70 99 93 86 98 89 83 66 85 99 99 67 61 90 69 70 80]; [n,m]=size(A); for j=1:m C(:,j)=(A(:,j)-min(A(:,j)))./(max(A(:,j))-min(A(:,j))); %极大型（效益型） %C组成一个行动矩阵，负向指标的话可以换列再做一个for循环 end for i=1:n for j=1:m P(i,j)=C(i,j)./sum(C(:,j));%(:,j)代表一列的总和 end end for i=1:n for j=1:m if P(i,j)==0 P(i,j)=1E-6 end end end for j=1:m e(j)=(-1/log(n))*sum(P(:,j).*log(P(:,j))); end d=1-e for j=1:m w(j)=d(j)/sum(d) end s=w*P';s=s'; [ssort,id]=sort(s,'descend')解释一下这段代码

这段代码是用于进行矩阵的层次分析法（AHP）计算的。AHP是一种用于多属性决策的方法，它将各个属性进行层次化的处理，将决策问题分解成多个层次，然后通过对各个层次的比较和权重确定，得出最终的决策结果。...

figure（‘position’，get(0,'screensize')）;axis(10*[-1 1 -1 1]);[x,y]=ginput;;用鼠标获得手掌的数据x,y 1）练习用fprintf把x,y两列数字打印到文本文件hand.txt，分别用fscanf 和 textscan两种方法读回数据，并plot确认读取正确。 2）利用polyarea函数计算手掌的面积。提示: 先试用A4纸（尺寸自行百度，或其他已知尺寸的物品）代替手，覆盖在屏幕上并描点计算面积，进而标定屏幕上的面积与实物的换算关系。 3）用save 存所有workspace的数据到文件，clear后，先用whos 查看文件中的数据，再用load只读取x数据，其它数据不读取。

1）将x和y写入文本文件...3）使用save命令将所有workspace的数据存储到文件中： save('data.mat'); 使用whos命令查看文件中的数据： load('data.mat', 'x'); 只读取了x数据，其它数据没有被读取。

trt_pose 人体三维姿态捕捉 python 代码

model_trt = torch2trt.torch2trt(model, [data], fp16_mode=True, max_workspace_size=1) torch.save(model_trt.state_dict(), OPTIMIZED_MODEL) # Load the optimized model model_trt = TRTModule() model_trt....
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pocketsphinx-0.1.15-cp34-cp34m-win32.whl.rar

python whl离线安装包 pip安装失败可以尝试使用whl离线安装包安装 第一步 下载whl文件，注意需要与python版本配套 python版本号、32位64位、arm或amd64均有区别 第二步 使用pip install XXXXX.whl 命令安装，如果whl路径不在cmd窗口当前目录下，需要带上路径 WHL文件是以Wheel格式保存的Python安装包， Wheel是Python发行版的标准内置包格式。 在本质上是一个压缩包，WHL文件中包含了Python安装的py文件和元数据，以及经过编译的pyd文件， 这样就使得它可以在不具备编译环境的条件下，安装适合自己python版本的库文件。 如果要查看WHL文件的内容，可以把.whl后缀名改成.zip，使用解压软件（如WinRAR、WinZIP）解压打开即可查看。 为什么会用到whl文件来安装python库文件呢？ 在python的使用过程中，我们免不了要经常通过pip来安装自己所需要的包， 大部分的包基本都能正常安装，但是总会遇到有那么一些包因为各种各样的问题导致安装不了的。 这时我们就可以通过尝试去Python安装包大全中（whl包下载）下载whl包来安装解决问题。
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python whl离线安装包 pip安装失败可以尝试使用whl离线安装包安装 第一步 下载whl文件，注意需要与python版本配套 python版本号、32位64位、arm或amd64均有区别 第二步 使用pip install XXXXX.whl 命令安装，如果whl路径不在cmd窗口当前目录下，需要带上路径 WHL文件是以Wheel格式保存的Python安装包， Wheel是Python发行版的标准内置包格式。 在本质上是一个压缩包，WHL文件中包含了Python安装的py文件和元数据，以及经过编译的pyd文件， 这样就使得它可以在不具备编译环境的条件下，安装适合自己python版本的库文件。 如果要查看WHL文件的内容，可以把.whl后缀名改成.zip，使用解压软件（如WinRAR、WinZIP）解压打开即可查看。 为什么会用到whl文件来安装python库文件呢？ 在python的使用过程中，我们免不了要经常通过pip来安装自己所需要的包， 大部分的包基本都能正常安装，但是总会遇到有那么一些包因为各种各样的问题导致安装不了的。 这时我们就可以通过尝试去Python安装包大全中（whl包下载）下载whl包来安装解决问题。
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